Python 使用 Pydicom 讀取、編輯 DICOM 影像檔案教學與範例

介紹如何在 Python 中使用 Pydicom 模組，讀取與編輯 DICOM 影像檔案的內容。

Python 的 Pydicom 模組是一套非常完整的 DICOM 影像檔案處理工具，可以讀取、編輯或寫入 DICOM 檔案，以下是基本的使用教學與範例。

安裝 Pydicom

若要安裝 Pydicom 模組，可以使用 pip 安裝：

# 安裝 Pydicom 模組
pip3 install pydicom

另外亦可從 Pydicom 的 GitHub 網站下載 whl 檔案來安裝：

# 以 whl 檔案安裝 Pydicom 模組
pip3 install pydicom-1.4.1-py2.py3-none-any.whl

或是透過 Conda 安裝：

# 透過 Conda 安裝 Pydicom 模組
conda install -c conda-forge pydicom

除了基本的 pydicom 模組之外，如果要進行比較進階的影像資料處理，可能會用的的模組有 numpy、pillow、openjpeg、jpeg、cython、CharPyLS、gdcm。

讀取 DICOM 檔案後設資料

這裡我們以 Pydicom 模組附帶的測試影像作為示範，若要取得自己系統上 Pydicom 測試影像的路徑，可以使用 get_testdata_files 函數，而在知道 DICOM 影像的路經之後，即可使用 dcmread 函數讀取 DICOM 檔案，並查看所有的後設資料（metadata）：

from pydicom import dcmread
from pydicom.data import get_testdata_files

# 取得 Pydicom 附帶的 DICOM 測試影像路徑
filename = get_testdata_files('MR_small.dcm')[0]

# 讀取 DICOM 檔案
ds = dcmread(filename)

# 列出所有後設資料（metadata）
print(ds)

(0008, 0008) Image Type                          CS: ['DERIVED', 'SECONDARY', 'OTHER']
(0008, 0012) Instance Creation Date              DA: '20040826'
(0008, 0013) Instance Creation Time              TM: '185434'
(0008, 0014) Instance Creator UID                UI: 1.3.6.1.4.1.5962.3
(0008, 0016) SOP Class UID                       UI: MR Image Storage
[略]

這裡透過 dcmread 函數讀取出來的 ds 是一個資料集（dataset），裡面包含了 DICOM 的各種資訊以及影像資料。

我們也可以直接取出指定欄位的資料，例如取得病人姓名（Patient’s Name）欄位的資料：

# 輸出 Patient Name 資料
print(ds.PatientName)

CompressedSamples^MR1

另外也可以參考 DICOM Tags 對照表，直接以 Tag 的十六進位碼來取出指定欄位：

# 輸出 Patient Name 資料
print(ds[0x10,0x10].value)

# 輸出 Patient Name 資料
print(ds[0x100010].value)

編輯 DICOM 檔案後設資料

DICOM 的後設資料可以直接更改：

# 更改 Patient Name 資料
ds.PatientName = "anonymous"
print(ds.PatientName)

anonymous

若要刪除指定的 DICOM tag 資料，可以使用 del：

# 刪除 Patient Name 欄位
del ds[0x10,0x10]

讀取 DICOM 檔案影像資料

使用 dcmread 從 DICOM 檔案讀取出來的資料集中，就包含了影像的資料，我們可以透過資料集的 PixelData（或是 FloatPixelData、DoubleFloatPixelData）來取得原始的影像資料，但是從原始的 DICOM 資料讀取，還需要考慮各種資料格式的問題，處理起來非常複雜。

Pydicom 為了讓讀取 DICOM 影像更為方便，提供了 pixel_array 這個 NumPy 陣列，使用者從這裡就可以直接取得影像的資料，不需要處理底層資料格式的問題，配合 matplotlib 即可立即繪製影像資料：

import matplotlib.pyplot as plt

# 以 matplotlib 繪製影像
plt.imshow(ds.pixel_array)
plt.show()

編輯 DICOM 檔案影像資料

若要編輯 DICOM 影像資料，可以直接透過資料集的 pixel_array 來處理，例如將影像的大小縮小：

# 縮小影像
data_downsampling = ds.pixel_array[::4, ::4]

# 將縮小的影像放入原來的 DICOM 資料集
ds.PixelData = data_downsampling.tobytes()

# 更新影像大小
ds.Rows, ds.Columns = data_downsampling.shape

儲存 DICOM 檔案

若編輯 DICOM 資料集的內容之後，要將結果儲存起來，可以使用 save_as 函數：

# 另存 DICOM 檔案
ds.save_as("de-identification.dcm")