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DICOM图像的处理与转换

在医学图像处理中，DICOM（Digital Coordinate System Method）是一种广泛使用的医学成像文件格式。其特点是包含丰富的图像标签，便于医疗应用和数据分析。以下是几个关键步骤的介绍：

1. DICOM图像保存

将医学图像数据以DICOM格式保存是一种高效的方式，能够确保图像质量和数据完整性。推荐使用Python的pydicom库来处理DICOM文件，通过简单的save_as方法即可实现文件保存。

2. DICOM图像转RGB三通道图像

将DICOM图像转换为RGB三通道图像是常见的图像预处理任务：

• 归一化：将像素值调整到0-255范围内，以匹配典型图像处理流程。
• 三通道复制：确保每个通道的值一致，避免信息丢失或颜色偏移。

3. 获取图像矩阵并保存为JPG

要实现将DICOM感光体数据转换为常规图像格式，可以使用Python的matplotlib和PIL库：

import pydicom
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
from PIL import Image
# 读取 DICOM 文件
file_path = os.path.join("D:\project", "IM62.dcm")
dcm = pydicom.read_file(file_path)
# 获取像素矩阵
raw_img = dcm.pixel_array
# 归一化处理
max_val = max(raw_img.ravel())
min_val = min(raw_img.ravel())
raw_img = (raw_img - min_val) / (max_val - min_val) * 255
# 保存为 JPG 图像
im = Image.fromarray(raw_img.astype('uint8'))
im.convert('RGB').save('test1.jpg', 'jpeg')

4. 批量转换 DICOM 文件

为了高效处理大量DICOM文件，可以使用多进程技术：

import os
import pydicom
from multiprocessing import Pool
def process_file(file_path):
    dcm = pydicom.read_file(file_path)
    img = dcm.pixel_array
    # 归一化及保存并
    max_val = max(img.ravel())
    min_val = min(img.ravel())
    img = (img - min_val) / (max_val - min_val) * 255
    img_name = os.path.splitext(file_path)[0] + '.jpg'
    from PIL import Image
    im = Image.fromarray(img.astype('uint8'))
    im.convert('RGB').save(img_name, 'jpeg')
    return
# 批量处理
_dicom_dir = "D:\project\\dicom数据集\\DICOM"
_jpg_dir = "D:\project\\dicom数据集\\JPG图像"
os.makedirs(_jpg_dir, exist_ok=True)
pool = Pool()
for file in os.listdir(_dicom_dir):
    file_path = os.path.join(_dicom_dir, file)
    pool.apply(process_file, (file_path,))
pool.close()

通过以上方法，可以高效完成DICOM图像的处理与转换工作，同时确保图像质量和格式的兼容性。