使用 PyDicom 和 Matplotlib 在 Python 中可视化 DICOM 图像

DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine，医学数字成像和通信）是医疗成像系统的标准语言。每当我们听到“DICOM”这个词时，有些人可能会认为它仅仅是医学图像。然而，医疗保健分析师/数据科学家可以将其视为任何其他医疗数据集的宝库，因为它不仅仅包含像素数据。DICOM 文件包含与患者、成像设备和其他重要信息相关的宝贵数据。

处理 DICOM 元数据和访问特定属性对于包括处理 DICOM 文件的分析师/数据科学家在内的任何人来说都是有利的。幸运的是，PyDicom 为 DICOM 文件提供了各种函数、方法和属性。

PyDicom 是一个强大的 Python 包，用于处理 DICOM 文件，如医学报告、图像和放射治疗对象。PyDicom 包允许用户轻松地将这些复杂文件读取和写入到标准的 Pythonic 结构中，以便于操作。

在接下来的教程中，我们将学习如何使用 PyDicom 和 Matplotlib 包在 Python 编程语言中可视化 DICOM 图像。

安装所需软件包

首先，我们将安装以下软件包

1. PyDicom：此包将允许我们处理 DICOM 文件，例如医学图像、报告和放射治疗对象。
2. Matplotlib：此包将允许我们可视化数据。

让我们通过在命令提示符中运行以下命令来使用 PIP 安装程序安装这些软件包

语法

验证安装

模块安装完成后，我们可以通过创建一个空的 Python 程序文件并写入如下 import 语句来验证它：

文件：verify.py

现在，保存上述文件并在终端中使用以下命令执行它：

语法

如果上述 Python 程序文件没有返回任何错误，则表示软件包已正确安装。但是，如果出现异常，请尝试重新安装该软件包，同时还建议参考这两个软件包的官方文档。

在 Python 中可视化 DICOM 图像的分步实现

以下是我们将在 Python 中使用 PyDicom 和 Matplotlib 包可视化 DICOM 图像所使用的分步方法

第 1 步： 首先，我们将导入所需的模块。

步骤 2：其次，我们将读取 DICOM 数据。

步骤 3：最后，我们将可视化 2D DICOM 图像。

让我们开始详细了解上述步骤。

导入必要的模块

我们将首先导入必要的模块。这些模块包括 PyDicom 包中的 pydicom 和 data 模块，以及 Matplotlib 包中的 pyplot 模块。

以下是演示此过程的代码片段

文件：example.py

说明

在上述代码片段中，我们导入了所需的模块，如 pydicom、pydicom.data 和 matplotlib.pyplot。

读取 DICOM 数据

现在我们已经导入了必要的模块，我们将使用 pydicom.data.data_manager.get_files() 方法读取 DICOM 数据文件。

语法

参数

1. base：此参数是一个字符串，表示要递归搜索的基目录。
2. pattern：此参数默认设置为“\*”。它是一个用于过滤文件的字符串模式。

我们还将使用 pydicom 模块的 dcmread() 方法来读取和解析 DICOM 数据集。

让我们考虑以下说明相同内容的代码片段。

文件：example.py

说明

在上述代码片段中，我们定义了一些变量来指定 DICOM 数据文件的基本地址。然后，我们使用 pydicom.data.data_manager.get_files() 方法通过模式选择 DICOM 图像名称，并使用 dcmread() 方法读取和解析 DICOM 数据集。

DICOM 图像的 2D 可视化

进入最后一步，我们将使用 matplotlib.plot 模块的 imshow() 方法将 DICOM 图像可视化为 2D。我们还将使用 show() 方法显示最终的 2D 图像。

让我们考虑以下说明相同内容的代码片段。

文件：example.py

说明

在上述代码片段中，我们使用 plot.imshow() 方法将 DICOM 数据集可视化为 2D，并将颜色图设置为“bone”。然后，我们使用 plot.show() 方法显示最终的 2D 图像。

现在我们已经成功编写了代码，是时候查看输出了。但在那之前，为了方便起见，完整的程序代码如下。

完整的程序代码

文件：example.py

输出

$ python example.py

结论

在上述教程中，我们学习了如何在 Python 中使用 PyDicom 和 Matplotlib 包将 DICOM 图像文件可视化为 2D。