dicom转mhd文件

2024-08-29

Dicom文件转mhd，raw文件格式

最近在整理与回顾刚加入实验室所学的相关知识,那会主要是对DICOM这个医疗图像进行相应的研究,之前有一篇博客已经讲述了一些有关DICOM的基本知识,今天这篇博客就让我们了解一下如何将Dicom文件转为mhd,raw文件格式. 一.将Dicom文件转mhd,raw文件格式的原因医学图像通常是通过dicom文件格式进行存储的,但为了便于读取和使用也常常将其转化为:每个病人一个mhd文件和一个同名的raw文件的格式,mhd即meta header data,数据头部信息,raw存储了像素信息.如下图

DICOM医学文件的解析

最近导师一直让做智慧医疗的一个项目,这里面涉及到DICOM格式的文件处理,在这里分享一下自己学到的关于DCM文件的一些内容. DICOM DICOM(DigitalImaging andCommunications inMedicine)是指医疗数字影像传输协定,是用于医学影像处理.储存.打印.传输的一组通用的标准协定.它包含了文件格式的定义以及网络通信协议.DICOM是以TCP/IP为基础的应用协定,并以TCP/IP联系各个系统.两个能接受DICOM格式的医疗仪器间,可通过DICOM格式的文件

raw文件转mha文件

raw格式在体数据(volume)中,经常会遇到raw文件,raw文件就是其实就是所有体素组成的文件,raw文件必须还有一些描信息才能用(因为得知道数据的size,type,spacing等),就像.mhd文件是对raw文件的一个描述.在医学数据处理中,经常使用mha文件格式来对数据进行处理,因为mha文件格式比较简单,而且包含了所有的基本图像信息(之前一篇有简单介绍).所以本文要介绍将raw格式的文件转为mha格式.其实也不一定是raw文件,因为不论是什么后缀名,数据的内容都不会变化. 代码

基于cornerstone.js的dicom医学影像查看浏览功能

最近由于项目需求,需要医学影像.dcm文件的预览功能,功能完成后,基于原生Demo做一个开源分享. 心急的小伙伴可以先看如下基于原生js的全部代码: 一.全部代码 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=e

mha格式的CT体数据转为jpg切片

mha格式的CT体数据转为jpg切片 mha格式 .mha文件是一种体数据的存储格式,由一个描述数据的头和数据组成,一般我们拿到的原始医学影像的数据是.dcm也就是dicom文件,dicom文件很复杂包含了各种各样的标签,通常我们只关心dicom里的影像信息,所以一般会把多个dicom切片转成一个文件,例如.mha .mhd文件,这些文件里只包含简单的描述信息和体数据信息,便于处理..mha的文件的样子如下图上半部分是关于数据的介绍,例如数据的维数,体素的真实的大小,数据的存储的类型等,下面的

Candidate Generation and LUNA16 preprocessing

在这个kernel中,我们将讨论有助于更好地理解问题陈述和数据可视化的方法. 我还将提供有用的资源和信息的链接. 此脚本是用Python编写的. 我建议人们在桌面上安装anaconda,因为here提到了它的优点. 本教程中用于读取,处理和可视化数据的库是matplotlib,numpy,skimage和pydicom.. 图像大小(z,512,512),其中z是CT扫描中的切片数量,取决于扫描仪的分辨率. 由于计算能力的限制,这样的大图像不能直接送到卷积网络中. 因此,我们将不得不找到更可能患

VTK中国文字显示和简单的医疗图像浏览软件

使用VTK做一个简单的医学图像浏览软件(在http://blog.csdn.net/www_doling_net/article/details/8668870这篇博文的基础上改的),支持标准的医学图像四视图(横断面.矢状面.冠状面和三维视图),并在每一个二维视图上显示相应层数的图像信息. 程序执行截图例如以下: 可运行文件的下载地址:http://download.csdn.net/detail/www_doling_net/7501129 利用VTK实现中文文本显示的演示样例程序,能够支持多

对Deeplung检测+两样性分类的一个整合

整体的流程分为以下几步: 读取原始数据(.mhd文件)——> 生成mask ——> 对数据预处理 ——> 执行检测 ——> 对检测结果进行分类 ——>可视化懒一点,不贴代码了,直接截图吧,反正就是记录一下. 可视化结果图现在整合的这个东西以后要放到网上去,检测结果还好,分类效果一般.

项目笔记《DeepLung:Deep 3D Dual Path Nets for Automated Pulmonary Nodule Detection and Classification》（一）预处理

最近一个月都在做肺结节的检测,学到了不少东西,运行的项目主要是基于这篇论文,在github上可以查到项目代码. 我个人总结的肺结节检测可以分为三个阶段,数据预处理,网络搭建及训练,结果评估. 这篇博客主要分析一下项目预处理部分的代码实现. 预处理的全部代码都在prepare.py中,对原始数据进行处理,输出预处理后的数据. 首先是主函数 def preprocess_luna(): luna_segment = config['luna_segment']#存放CT掩码的路径 savepath

LUNA16数据集（二）肺结节可视化

在检测到肺结节后,还需要可视化,这样才能为诊断服务. 我使用的项目地址为:https://github.com/wentaozhu/DeepLung 项目基于论文:DeepLung: Deep 3D Dual Path Nets for Automated Pulmonary Nodule Detection and Classification 该项目论文地址为:https://arxiv.org/abs/1801.09555 检测出肺结节可疑区域后,将其在原始CT图像上展示出来,原理比较简单

LUNA16数据集（一）简介

LUNA16,全称Lung Nodule Analysis 16,是16年推出的一个肺部结节检测数据集,旨在作为评估各种CAD(computer aid detection计算机辅助检测系统)的banchmark,因为每个CAD都是基于自己的数据集,很难比较之间的性能优劣,这时候banchmark就很重要,在此之前比较知名的数据集就是Anode09了,不过这个数据集太小,训练集只有5个病例. 目前为止,比赛已经停止结果提交,不过数据集仍然可以下载,并且在leaderboard上有各路大神团队的比

dicom格式文件界定标识符的处理

转自:http://www.cnblogs.com/assassinx/archive/2013/05/18/3084854.html 说到底无非几个事情 :1传输语法确定 2数据元素读取 3 7fe0,0010元素也就是图像数据处理.关于这整个过程已经不想多说了在我的上上一篇博客里已经基本实现了. 当然还很有问题比如图像调窗就有bug 这个以后再说吧.众所周知dicom格式文件是由一个接一个连续的“数据元素”组成的. 这次我们只讲怎样去处理文件里一种特殊的数据元素:那就是VR为SQ类型的元

Dicom格式文件解析器

转自:http://www.cnblogs.com/assassinx/archive/2013/01/09/dicomViewer.html Dicom全称是医学数字图像与通讯,这里讲的暂不涉及通讯那方面的问题只讲*.dcm 也就是diocm格式文件的读取,读取本身是没啥难度的无非就是字节码数据流处理.只不过确实比较繁琐. 分析: 整体结构先是128字节所谓的导言部分,说俗点就是没啥意义的破数据跳过就是了,然后是dataElement依次排列的方式就是一个dataElement接一个d

VTK显示mhd,mha格式文件

下一篇文章将详细介绍mhd,mha文件的构成以及如何制作void renderMhd () { // read input image vtkSmartPointer<vtkMetaImageReader > reader = vtkSmartPointer<vtkMetaImageReader >::New(); reader->SetFileName ("HeadMRVolume.mhd"); reader->Update (); vtkSmar

vue展示dicom文件，医疗系统。

环境:vue.webpack.constone 资料来源及文件:https://github.com/GleasonBian/CornerstoneVueWADO 需要下载的模块:cornerstone-core.dicom-parser 需要下载的js文件:压缩文件可以忽略显示组件:showDicom.vue <template> <div class="dicom" ref="dicomImage"></div> </

Dicom格式文件解析器[转]

Dicom格式文件解析器 Dicom全称是医学数字图像与通讯,这里讲的暂不涉及通讯那方面的问题只讲*.dcm 也就是diocm格式文件的读取,读取本身是没啥难度的无非就是字节码数据流处理.只不过确实比较繁琐.好了正题分析整体结构先是128字节所谓的导言部分,说俗点就是没啥意义的破数据跳过就是了,然后是dataElement依次排列的方式就是一个dataElement接一个dataElement的方式排到文件结尾通俗的讲dataElement就是指tag 就是破Dicom标准里

pydicom读取dicom文件报错

之前采用pydicom读取dicom文件一切都很正常,不过最近读取一批数据的时候,会报错读取代码 file = pydicom.read_file(filepath) data = file.pixel_array 问题就出在pixel_array这个属性上,报错如下 OSError Traceback (most recent call last) c:\python35\lib\site-packages\pydicom\pixel_data_handlers\pillow_handler

DICOM：dcm4che工具包怎样压缩dcm文件探讨（续篇）

背景前段时间博文DICOM:dcm4che工具包怎样压缩dcm文件探讨(前篇)提到了一个问题:"利用dcm4che工具包中的dcm2dcm来进行dcm文件的压缩和加压缩.即改变dcm文件里的Transfer Syntax,比如由1.2.840.10008.1.2(Implicit VR Little Endian)变成1.2.840.10008.1.2.4.70(JPEG LossLess,Non-Hierarchical,First_order Prediction Process 14).

Dicom文件支持中文字符

Dicom文件的默认字符集编码为ISO-IR6,这种字符集是不支持中文的,当使用Dicom工具修改病人姓名后,名字会成乱码而无法正常显示,如下图: 知道了原因就知道解决办法了,修改Dicom的字符集(0008,0005标签,名字叫SpecificCharacterSet),把该值改成支持中文的即可,如GB1830.ISO_IR 192,再把病人姓名改为中文,可正常显示,如下图: 具体代码如下: import pydicom ds = pydicom.dcmread(r'0015.dcm') pr

dicom(dcm)文件批量Study Instance UID打包整理工具

一款可以自动识别原始dicom文件Study Instance UID的工具. 如果你有一堆混乱不堪的dcm文件,这个小工具能帮助你将这些无序的dicom文件按照Study Instance UID压缩成zip包. 也就是按照Study Instance UID分类,分类的目的是便于分析,一般情况下我们会根据Study进行研究,如果不同Study的Dcm文件参杂在一起,可能会造成数据丢失. 名称表达式中包含变量,可以根据自己的需要自行定义. 整理的zip包保存在你选择的文件夹的根目录下. 更多使

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