DICOM被广泛应用于放射医疗、心血管成像以及放射诊疗诊断设备（X射线，CT，核磁共振，超声等），并且在眼科和牙科等其它医学领域得到越来越深入广泛的应用。在数以万计的在用医学成像设备中，DICOM是部署最为广泛的医疗信息标准之一。当前大约有百亿级符合DICOM标准的医学图像用于临床使用。

目前，越来越多的DICOM应用程序和分析软件被运用于临床医学，促使越来越多的编程语言开发出支持DICOM API的框架。今天就让我来介绍一下Python语言下支持的DICOM模块，以及如何完成基本DICOM信息分析和处理的编程方法。

Pydicom

Pydicom是一个处理DICOM文件的纯Python软件包。它可以通过非常容易的“Pythonic”的方式来提取和修改DICOM数据，修改后的数据还会借此生成新的DICOM文件。作为一个纯Python包，Pydicom可以在Python解释器下任何平台运行，除了必须预先安装Numpy模块外，几乎无需其它任何配置要求。其局限性之一是无法处理压缩像素图像（如JPEG），其次是无法处理分帧动画图像（如造影电影）。

SimpleITK

Insight Segmentation and Registration Toolkit (ITK)是一个开源、跨平台的框架，可以提供给开发者增强功能的图像分析和处理套件。其中最为著名的就是SimpleITK，是一个简化版的、构建于ITK最顶层的模块。SimpleITK旨在易化图像处理流程和方法。

PIL

Python Image Library (PIL) 是在Python环境下不可缺少的图像处理模块，支持多种格式，并提供强大的图形与图像处理功能，而且API却非常简单易用。

OpenCV

OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

下面Python代码来演示如何编程处理心血管冠脉造影DICOM图像信息。

1. 导入主要框架：SimpleITK、pydicom、PIL、cv2和numpy

import SimpleITK as sitk

from PIL import Image

import pydicom

import numpy as np

import cv2

2. 应用SimpleITK框架来读取DICOM文件的矩阵信息。如果DICOM图像是三维螺旋CT图像，则帧参数则代表CT扫描层数；而如果是造影动态电影图像，则帧参数就是15帧/秒的电影图像帧数。

def loadFile(filename):

       ds = sitk.ReadImage(filename)

       img_array = sitk.GetArrayFromImage(ds)

       frame_num, width, height = img_array.shape

      return img_array, frame_num, width, height

3. 应用pydicom来提取患者信息。

def loadFileInformation(filename):

       information = {}

       ds = pydicom.read_file(filename)    

       information['PatientID'] = ds.PatientID

       information['PatientName'] = ds.PatientName

       information['PatientBirthDate'] = ds.PatientBirthDate

       information['PatientSex'] = ds.PatientSex

       information['StudyID'] = ds.StudyID

       information['StudyDate'] = ds.StudyDate

       information['StudyTime'] = ds.StudyTime

       information['InstitutionName'] = ds.InstitutionName

       information['Manufacturer'] = ds.Manufacturer

       information['NumberOfFrames'] = ds.NumberOfFrames    

      return information

4. 应用PIL来检查图像是否被提取。

def showImage(img_array, frame_num = 0):

        img_bitmap = Image.fromarray(img_array[frame_num])

       return img_bitmap

5. 采用CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)技术来优化图像。

def limitedEqualize(img_array, limit = 4.0):

        img_array_list = []

        for img in img_array:

              clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit = limit, tileGridSize = (8,8))

              img_array_list.append(clahe.apply(img))

       img_array_limited_equalized = np.array(img_array_list)

       return img_array_limited_equalized

这一步对于整个图像处理起到很重要的作用，可以根据不同的原始DICOM图像的窗位和窗宽来进行动态调整，以达到最佳的识别效果。

原始图像：

经过自动窗位窗宽调节，生成：

再经过CLAHE优化，则生成：

最后应用OpenCV的Python框架cv2把每帧图像组合在一起，生成通用视频格式。

def writeVideo(img_array):

       frame_num, width, height = img_array.shape

       filename_output = filename.split('.')[0] + '.avi'    

       video = cv2.VideoWriter(filename_output, -1, 16, (width, height))    

       for img in img_array:

                  video.write(img)

   video.release()

由于我没有数据，微信图片无法复制过来，只能看看代码了，详细图片请看参考。 ======================================================================================================

VTK加载DICOM数据

可以在https://github.com/darcymason/pydicom的test里面看怎么用代码。

https://github.com/bastula/dicompyler 还有一个python的库mudicom，https://github.com/neurosnap/mudicom

参考：

微信