Python中如何实现dicom3.0数据转换

有大神用 pydicom 写过程序 类似 Dcm2AsiszImg 这个软件功能的 脚本吗？ 可以转换整个文件夹下的 dcm 文件


Python中如何实现dicom3.0数据转换
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在Python里处理DICOM 3.0数据转换，主要用pydicom库。下面给你几个常见场景的代码示例。

1. 基础读取和查看

import pydicom

# 读取DICOM文件
ds = pydicom.dcmread("example.dcm", force=True)

# 查看基本信息
print(f"患者姓名: {ds.PatientName}")
print(f"模态: {ds.Modality}")
print(f"图像尺寸: {ds.Rows} x {ds.Columns}")

2. 转换为NumPy数组（用于处理）

import numpy as np

# 获取像素数据
pixel_array = ds.pixel_array

# 转换为NumPy数组
image_data = np.array(pixel_array, dtype=np.float32)
print(f"数据类型: {image_data.dtype}, 形状: {image_data.shape}")

3. 转换为常见图像格式（如PNG）

from PIL import Image
import pydicom

def dicom_to_png(dicom_path, png_path):
    ds = pydicom.dcmread(dicom_path, force=True)
    
    # 处理像素数据
    pixel_array = ds.pixel_array
    
    # 归一化到0-255范围
    if pixel_array.dtype != np.uint8:
        pixel_array = ((pixel_array - pixel_array.min()) / 
                      (pixel_array.max() - pixel_array.min()) * 255).astype(np.uint8)
    
    # 保存为PNG
    if len(pixel_array.shape) == 2:
        img = Image.fromarray(pixel_array, mode='L')
    else:
        img = Image.fromarray(pixel_array)
    
    img.save(png_path)
    print(f"已保存为: {png_path}")

# 使用示例
dicom_to_png("input.dcm", "output.png")

4. 批量转换

import os
from pathlib import Path

def batch_convert_dicom_to_png(input_dir, output_dir, target_format="PNG"):
    input_path = Path(input_dir)
    output_path = Path(output_dir)
    output_path.mkdir(exist_ok=True)
    
    for dicom_file in input_path.glob("*.dcm"):
        output_file = output_path / f"{dicom_file.stem}.{target_format.lower()}"
        dicom_to_png(str(dicom_file), str(output_file))

5. 处理特殊值

def safe_dicom_read(filepath):
    ds = pydicom.dcmread(filepath, force=True)
    
    # 处理缺失值
    if not hasattr(ds, 'PixelData'):
        raise ValueError("DICOM文件缺少像素数据")
    
    # 处理压缩数据
    if ds.file_meta.TransferSyntaxUID.is_compressed:
        ds.decompress()
    
    return ds

安装依赖：

pip install pydicom numpy pillow

关键点：

  • 用force=True读取可能有问题的文件
  • 注意像素数据的位深和颜色空间
  • 处理前检查必要的DICOM标签是否存在

用pydicom配合numpy和PIL就能搞定大部分转换需求。

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