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本项目旨在实现 DICOM 格式医学图像的高效转换为 PNG 格式,解决数据增强需求中的格式兼容性问题。目标用户涵盖大数据学习者与实践者,提供从基础到进阶的学习资源。
格式转换问题
DICOM 格式的图像数据采用 16 位深度,直接转换为 8 位 PNG 可能导致精度丢失。因此,需谨慎处理图像数据,确保转换过程中保留原始信息。数据增强限制
现有数据增强工具主要支持 BMP、JPEG 等格式,难以直接处理 DICOM 或 NumPy 数组格式的数据。为实现自定义增强功能,需开发专门的 API。性能优化需求
由于数据量较大,转换过程需高效稳定,避免因性能瓶颈影响整体流程。本项目采用以下方法解决上述挑战:
直接处理 DICOM 数据
使用 SimpleITK 读取 DICOM 数据,直接输出 U-Net 网络处理,不需中间转换步骤,提高了效率。自定义数据增强工具
开发专门的数据增强 API,支持 NumPy 数组格式,实现灵活的图像增强功能。精度保护机制
通过手动调整像素范围,将 DICOM 图像转换为 PNG 时保留原始精度,避免信息丢失。import pydicomimport osimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage import img_as_floatdef dicom_2png(orifile, savefile, width, height): dcm = pydicom.dcmread(orifile) imageX = dcm.pixel_array temp = imageX.copy() picMax = imageX.max() vmin = imageX.min() vmax = temp[temp < picMax].max() imageX[imageX > vmax] = 0 imageX[imageX < vmin] = 0 image = img_as_float(imageX) plt.cla() plt.figure(figsize=(width/100, height/100)) plt.subplots_adjust(top=1, bottom=0, left=0, right=1, hspace=0, wspace=0) plt.imshow(image, 'gray') plt.axis('off') plt.savefig(savefile)
if __name__ == '__main__': path_1 = './data/val/Data' path_2 = './data/train/Data' for filename in os.listdir(path_1): dicom_path = os.path.join(path_1, filename) png_name = os.path.splitext(filename)[0] dst_path = os.path.join('./data/val/Data_8bit', f'{png_name}.png') dicom_2png(dicom_path, dst_path, 256, 256) for filename in os.listdir(path_2): dicom_path = os.path.join(path_2, filename) png_name = os.path.splitext(filename)[0] dst_path = os.path.join('./data/train/Data_8bit', f'{png_name}.png') dicom_2png(dicom_path, dst_path, 256, 256)
高效处理
通过直接读取 DICOM 文件,避免了多次 IO 操作,提升了转换效率。精度保障
手动调整像素范围,确保转换后的 PNG 文件保留原始图像的精度信息。灵活增强
自定义增强工具支持多种增强模式,满足不同应用场景需求。扩展性强
代码结构清晰,便于后续功能扩展和维护。本项目通过技术优化,解决了 DICOM 转换与数据增强的关键问题,为大数据学习者提供了高质量的学习资源,同时为实践应用提供了可靠的解决方案。
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