DICOM数据信息解析及Pydicom简单处理

1、DICOM简介

DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)：医学影像成像和通讯标准。

所有患者的医学图像都以DICOM文件格式存储。这个格式包含关于患者的PHI(Protected Health Information)信息，例如患者姓名，患者性别以及一些医学上的信息。

1、基于DICOM3.0标准，每一张图都携带大量的信息，可以细分为以下四类：

Patient
Study
Series
Image

每一项信息都可以用DICOM TAG来标识，DICOM TAG由两个十六进制数组成，即（Group，Element）（之后详细说明）

2、每一项信息被包装成最基本的单元：Data Element(数据元素)。每个Data Element 由四部分组成：

DICOM TAG ：存储该项信息的标识
VR（Value Representation）：存储描述该项信息的数据类型
value length ：存储描述该项信息的数据长度
value：存储描述该项信息的数据值

2、Pydicom库处理DICOM数据信息

1、pydicom的API参考

data_element（个人，姓名）              #返回与元素关键字name对应的DataElement
dir（自身，\*过滤器）          #返回数据集中的DataElement关键字的字符顺序列表
value（自）                  #返回DICOM标签值以模拟dict

以上只列出了下文会用到的部分，详情请查看Pydicom官网

2、pydicom具体代码（画图需要额外导入库）

import pydicom                   #导入所需要的库
import pylab#读取该dcm文件，两者都可以，亲测有效
ds = pydicom.read_file("dicom/image/000001.dcm")
ds = pydicom.dcmread("dicom/image/000001.dcm")   #查看有哪些属性
print(ds.dir())                 #查看全部的属性
print(ds.dir("pat"))            #查看带关键字pat的属性#查看属性对应的具体值
print(ds.PatientName)       #查看PatientName属性对应的具体值，想查看哪个可以直接·出来#打印完整的数据元素，包括(Group,Element)，VR，Value，两种方式都可以
data_element = ds.data_element("PatientID")
print(data_element.tag,data_element.VR,data_element.value)
print(ds.data_element('PatientID'))           #原始二进制文件
pixel_bytes =ds.PixelData#像素值矩阵
pix = ds.pixel_array#打印矩阵维度
print(pix.shape)#打印dicom图片
pylab.imshow(pix,cmap=pylab.cm.bone)           #cmap 表示 colormap
pylab.show()

将运行的结果和第三部分的分类相结合，可以更好的理解DICOM数据信息！

3、DICOM TAG与VR分类

1、DICOM TAG

Patient
Study
Series
Image

2、VR

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