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MITK默认会将医学图像保存为格式为NRRD的图像#xff0c;在这个数据格式中包含#xff1a;
1、一个单个的数据头文件#xff1a;为科学可视化和医学图像处理准确地表示N维度的栅格信息。 2、既能分开又能合并的图像文件。 nrrd_options输出 {u’dimension’:…nrrd数据格式
MITK默认会将医学图像保存为格式为NRRD的图像在这个数据格式中包含
1、一个单个的数据头文件为科学可视化和医学图像处理准确地表示N维度的栅格信息。 2、既能分开又能合并的图像文件。 nrrd_options输出 {u’dimension’: 3, # 维度 u’encoding’: ‘raw’, # 编码方式 u’endian’: ‘little’, # u’keyvaluepairs’: {}, u’kinds’: [‘domain’, ‘domain’, ‘domain’], # 三个维度的类型 u’sizes’: [30, 30, 30], #三个维度的大小 u’space’: ‘left-posterior-superior’, # 空间信息 u’space directions’: [[‘1’, ‘0’, ‘0’], [‘0’, ‘1’, ‘0’], [‘0’, ‘0’, ‘1’]], u’space origin’: [‘0’, ‘0’, ‘0’], u’type’: ‘short’} dcm数据格式
DICOM(DigitalImaging andCommunications inMedicine)是指医疗数字影像传输协定是用于医学影像处理、储存、打印、传输的一组通用的标准协定。 DCM格式的文件会存储其各类重要信息。其中常用到 1Patient ID : 患者ID 一般与患者的文件夹命名一致 2Series Number : 属于同一三维数据的该序号应当是一样的例如都是同一CT图像中的某张切片那么该值是一样通过该值判断是不是属于同一个三维数据可能一个患者拍了多张CT图像 3Image Position 该切片左上角像素点的空间位置。简而言之利用Series Number找出患者文件夹下的所有属于同一三维图像的所有切片然后利用Image Position对这些切片进行排序并重构成三维数据。
这里仅展示二维读取
代码实现
import nrrd
import pydicom
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# dicom文件
path .dcm
ds pydicom.dcmread(path,forceTrue)
data np.array(ds.pixel_array)
plt.figure()
plt.imshow(data,cmapgray)
plt.axis(off)
plt.show()#nrrd文件
nrrd_filename .nrrd
nrrd_data, nrrd_options nrrd.read(nrrd_filename)
print(nrrd_data.shape)
data nrrd_data[:,:,50]#取切片
data np.array(ds.pixel_array)
def WLww(image,WL,WW):min_v (2 * WL - WW) / 2.0 max_v (2 * WL WW) / 2.0img1 (image-min_v)/WWimg1[img11] 1img1[img10] 0img1img1*255return img1
data WLww(data,20,400)
plt.figure()
plt.imshow(data,cmapgray)
plt.axis(off)
plt.show()
结果展示
