分析物的文件在当地蟒蛇

StackOverflow https://stackoverflow.com/questions/119684

题

什么是最简单和最python的方式来分析一个物的文件？

本机Python执行而不使用非蟒蛇图书馆将更优先。物是标准格式的文件在数字的医疗成像(看起来 在这里， 更多信息)。

有一些C/C++库，支持阅读(a子集)的物文件。两个或三个他们甚至有Python绑定。本机Python分析器将服务于两个目的，对我说：

  1. 没有必要建立任何外部C/C++库。
  2. 了解有关物文件的格式。
有帮助吗？

解决方案

截至今天，还有另一个纯Python包可以读取DICOM文件： pydicom

其他提示

这些天我正在大量使用 pydicom 。 / p>

开始玩它很容易：

import dicom 
data = dicom.read_file("yourdicomfile.dcm")

从“数据”中获取有趣的东西。对象，某种类似于 dcmdump 输出：

for key in data.dir():        
    value = getattr(data, key, '')
    if type(value) is dicom.UID.UID or key == "PixelData":
        continue

    print "%s: %s" % (key, value)

我认为了解更多关于dicom格式的一个好方法是打开类似的文件并编写代码，根据各个方面进行比较：研究描述，窗口宽度和中心，像素表示等。

玩得开心！ ：）

如果您想了解DICOM格式，请参阅“医学数字成像和通信（DICOM）：实用入门和生存指南”。作者：Oleg Pianykh非常易读，并对关键的DICOM概念进行了很好的介绍。 Springer-Verlag是本书的出版商。当然，完整的DICOM标准是最终的参考，尽管它有点令人生畏。它可以从NEMA（ http://medical.nema.org ）获得。

文件格式实际上不如您想象的那么深奥，并且由前导码后跟一系列数据元素组成。前导码包含ASCII文本“DICM”。以及几个未使用的保留字节。序言之后是一系列数据元素。每个数据元素由元素的大小，表示值表示的双字符ASCII码，DICOM标记和值组成。文件中的数据元素按其DICOM标记号排序。图像本身只是另一个具有大小，值表示等的数据元素。

值表示确切地指定了如何解释该值。这是一个数字吗？它是一个字符串吗？如果是字符串，是短字还是长字，允许哪些字符？值表示代码告诉您。

DICOM标签是由2字节“组”组成的4字节十六进制代码。数字和2字节“元素”数。组号是一个标识符，用于告诉您标签应用于哪个信息实体（例如，组0010指的是患者，组0020指的是研究）。元素编号标识值的解释（诸如患者的ID号，系列描述等项目）。要了解如何解释该值，您的代码将在字典文件中查找DICOM标记。

还涉及其他一些细节，但这就是它的本质。您可以做的最有意义的事情是了解文件格式，可以使用示例DICOM文件，使用十六进制编辑器查看它，然后完成解析它的过程。我建议不要试图通过查看现有的开源实现来了解DICOM，至少在最初阶段。它更容易混淆而不是启发。全局了解更为重要。一旦你掌握了全局，那么你就可以陷入微妙之中。

上面提到的 pydicom 库似乎是一个访问DICOM数据结构的绝佳库。用它来访问例如RT DOSE数据，我想有人会做类似

的事情 
import dicom,numpy
dose = dicom.ReadFile("RTDOSE.dcm")
d = numpy.fromstring(dose.PixelData,dtype=numpy.int16)
d = d.reshape((dose.NumberofFrames,dose.Columns,dose.Rows))

然后，如果你在mayavi，

from enthought.mayavi import mlab
mlab.pipeline.scalar_field(d)

这会给出错误的坐标和剂量缩放，但原则应该是合理的。

CT数据应该非常相似。

现在发生了更新的gdcm开发：

http://gdcm.sourceforge.net/

它支持python上的Java和C＃。

为什么要编写又一个 dicom实现，当您可以集中单个C ++实现并让它可以访问这么多不同的语言时

几年前我一直在寻找相同的东西并发现了这个： Python DICOM lib

我对代码印象不是很深刻，但它是本机Python读取DICOM文件。

物是一个真正的疼痛...即使制造商的标准。如果你写你自己的物图书馆，你会发现不同的制造商DICOMs是有效地与其他供应商[引文。

我尝试了(在我的业余时间)编写C物分析器借重从一个漂亮的小红宝石parser我碰巧妙地叫做'红宝石-物'.它实际上是非常可读的编码(我看着一个较小的早期版本)。

最头痛是试图积累的库的标题标记与预期的数据类型。有的标准定义的标签和商标签。红宝石物的文件包含一个图书馆的标签，在一个文本格式，可以很容易检查。

我放弃了官方的文献，因为我是唯一感兴趣的文件的格式似乎只能在10个或以巨大的Pdf文件。

我当地的物件文件不被压缩，并按照标准便于代码位安排，但是准备对各种压缩和奇怪的12位的图像存储在8位的集装箱或大或小的字节序和没有填补的位...

我放弃了一次时间变得非常匮乏。

蟒蛇可能是一个更好的选择，而不是C对于这种风格的头分析虽然...

有一些图书馆(最常实现C/C++)与Python绑定，例如：

然而，我在寻找一个司机Python执行情况，以了解更多有关物文件的格式。

我想知道原始海报尝试了什么以及哪些方法有效并且不适用于他。我从未使用过DICOM，但快速谷歌搜索“DICOM python”给了几个有趣的结果。看来这个项目： http://www.creatis.univ-lyon1.fr / Public / Gdcm / 应该提供您想要的。它有python绑定和非常活跃的邮件列表。

许可以下： CC-BY-SA 和 归因
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