CHP1-医学影像处理概述-案例一DICOM格式读取

手术室老王

一、医学影像研究领域

2019年1月上海交大发布《人工智能医疗白皮书》 ——全国19个省市已发布人工智能规划，AI医学影像成中国人工智能医疗最成熟领域。
人工智能在医疗领域应用情况主要包括：医学影像、辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病预测在内的五大应用领域。
国外以AI药物研发为主，中国则借助医疗影像大数据及图像识别技术的发展优势，以AI医学影像为主。
1、医学成像系统（medical imaging system） 是指图像形成的过程，包括成像机理、成像设备、成像系统的分析等问题。
2、医学影像处理（medical image processing）是指对已获得的图像作进一步处理，包括图像增强、图像分割、图像重建、图像恢复、图像滤波等问题。
二、医学成像系统

三、DICOM格式文件的读取

1、Matlab读取单张DICOM格式文件，并显示影像和具体信息

1. clc;
2. clear;
3. close all;
4. I = dicomread('000000.dcm');
5. figure;
6. imshow(I);
8. figure;
9. imshow(I,[100 2048]);
11. figure;
12. imshow(I,[512 2048]);
14. figure;
15. imshow(I,[1024 2048]);
17. figure
18. subplot(2,2,1);
19. imshow(I);
20. subplot(2,2,2);
21. imshow(I,[100,2048]);
22. subplot(2,2,3);
23. imshow(I,[512 2048]);
24. subplot(2,2,4);
25. imshow(I,[1024 2048]);
27. % 查看该DICOM影像的具体信息
28. print('DICOM图像具体信息');
29. info = dicominfo('000000.dcm');

复制代码

注意：由于DICOM影像的灰阶较高，往往会超过两千个灰阶，因此通常无法显示最合适的窗口窗位，可以通过调节显示灰阶范围改变影像的显示效果。
2、Python取得DICOM格式文件
1）利用simpleITK

1. # read a single dicom by simpleitk
3. import numpy as np
4. import SimpleITK as sitk
5. import matplotlib.pyplot as plt
7. # read a dicom file
8. dicom = sitk.ReadImage(r'000000.dcm')
9. image = np.squeeze(sitk.GetArrayFromImage(dicom))
11. # get image array
12. plt.imshow(image,'gray')
13. plt.show()

复制代码

2）利用pydicom

1. # read a single dicom by pydicom
3. import pydicom
4. import matplotlib.pyplot as plt
5. from matplotlib import pylab
7. # read a dicom file
8. dicom = pydicom.read_file(r'000000.dcm')
9. # print all dicom tags
10. print(dicom.dir())
11. # print all dicom tags with 'patient'
12. print(dicom.dir('patient'))
13. # print specified dicom tags
14. print(dicom.PatientName, dicom.PatientSex, dicom.PatientID, dicom.PatientBirthDate)
16. # get the dicom image array
17. image = dicom.pixel_array
18. # show image
19. plt.imshow(image, cmap=pylab.cm.bone)
20. plt.show()

复制代码

注意：首先要安装simpleITK或者pydicom库