DICOM 文件转 PNG 格式转换脚本优化说明

项目背景

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。

技术挑战

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。

解决方案

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。

代码实现

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)

执行流程

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)

优势分析

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。

转载地址：http://pagfk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章

MySQL不同字符集及排序规则详解：业务场景下的最佳选