一般我会用simpleitk来读取dicom文件，主要是为了将dicom文件转换为numpy矩阵，便于输入神经网络，读取dicom文件可分为两种状况，一.单独的dicom文件 二.一系列dicom文件，前者只是一张切片，一般是X光片，后者是不少张切片，合在一块儿一般表明CT图像。网络
一.spa
读取dicom文件code
file = sitk.ReadImage(filepath)
获取基本信息，大小，像素间距，坐标原点，方向blog
file.GetSize() file.GetOrigin() file.GetSpacing() file.GetDirection()
输出信息相似下面这样索引
还能够获取不少其它信息，这些信息以字典的形式存储，称为元数据ci
上面是字典的键，具体为何是这种形式，还不太清楚it
字典的值形式以下io
上面输出的只是一小部分信息，利用microDicom软件打开一个dicom文件，能够看到详细的元信息class
固然，最最重要的仍是像素矩阵，这是咱们用来训练模型的原料啊bfc
pixel_array = sitk.GetArrayFromImage(file)#这个file是以前读取出来的文件
二.
读取dicom序列
reader = sitk.ImageSeriesReader() reader.MetaDataDictionaryArrayUpdateOn()#这一步是加载公开的元信息 reader.LoadPrivateTagsOn()#这一步是加载私有的元信息 series_IDs = sitk.ImageSeriesReader.GetGDCMSeriesIDs(directorypath)#根据文件夹获取序列ID,一个文件夹里面一般是一个病人的全部切片，会分为好几个序列 dicom_names = reader.GetGDCMSeriesFileNames( directorypath,series_ID)#选取其中一个序列ID,得到该序列的若干文件名 reader.SetFileNames(dicom_names)#设置文件名 image3D = reader.Execute()#读取dicom序列
image3D是一个三维矩阵，也就是说是一个三维的立体的数据，能够像读取一张切片同样，读取它的原点，像素间隔，方向，等基本信息
可是元信息的读取，不能经过image3D自己，要经过reader
reader.GetMetaDataKeys(slice_index) reader.GetMetaData(slice_index,key)
经过切片的索引来读取属于该切片的键，而后经过切片索引与键获取相应的值，这里的键值对与单张切片的形式同样