Python使用SimpleITK将DICOM转换为JPG的方法
本文介绍利用Python库SimpleITK将DICOM格式医学影像转换为JPG图片的方法。核心原理是通过调整窗宽和窗位,将原始像素灰度值线性缩放至[0, 255]区间,并转换为uint8类型。代码示例展示了如何读取DICOM文件、提取图像数组、计算极值作为窗宽窗位参数,最终调用cv2保存为高质量JPG文件。
DICOM转JPG的核心原理
转换的核心原理在于对DICOM图像的窗宽(Window Width)和窗位(Window Level)进行调整。通过这一操作,可以将图像中各个像素点的原始灰度值进行线性缩放,使其最终映射到[0, 255]的标准显示范围内,从而适配常见的图像格式要求。
所需Python库
实现该转换过程主要依赖Python中的SimpleITK库,该库提供了高效的医学图像读取和处理功能。
代码实现示例
以下是一个完整的Python代码示例,演示如何将DICOM(.dcm)文件转换为JPG格式的图片。
完整转换代码
import SimpleITK as sitk
import numpy as np
import cv2
def convert_from_dicom_to_jpg(img,low_window,high_window,save_path):
lungwin = np.array([low_window*1.,high_window*1.])
newimg = (img-lungwin[0])/(lungwin[1]-lungwin[0]) #归一化
newimg = (newimg*255).astype('uint8') #将像素值扩展到[0,255]
cv2.imwrite(save_path, newimg, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100])
if __name__ == '__main__':
# 下面是将对应的dicom格式的图片转成jpg
dcm_image_path = '/DICOM_image/lung001.dcm' #读取dicom文件
output_jpg_path = 'JPG_image/lung001.jpg'
ds_array = sitk.ReadImage(dcm_image_path) #读取dicom文件的相关信息
img_array = sitk.GetArrayFromImage(ds_array) #获取array
# SimpleITK读取的图像数据的坐标顺序为zyx,即从多少张切片到单张切片的宽和高,此处我们读取单张,因此img_array的shape
#类似于 (1,height,width)的形式
shape = img_array.shape
img_array = np.reshape(img_array, (shape[1], shape[2])) #获取array中的height和width
high = np.max(img_array)
low = np.min(img_array)
convert_from_dicom_to_jpg(img_array, low, high, output_jpg_path) #调用函数,转换成jpg文件并保存到对应的路径
print('FINISHED')
总结
上述内容即为Python将DICOM图片转换为JPG图片的完整实现方案,供读者参考与实践。
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