মেডিকেল ইমেজিংয়ের জন্য DICOM ফাইলগুলি ডিকোড করুন

TensorFlow.org এ দেখুন Google Colab-এ চালান GitHub-এ উৎস দেখুন নোটবুক ডাউনলোড করুন

ওভারভিউ

এই টিউটোরিয়ালটি শো কিভাবে ব্যবহার করতে tfio.image.decode_dicom_image TensorFlow আই মধ্যে ডিকোড DICOM ফাইল TensorFlow সঙ্গে।

সেটআপ এবং ব্যবহার

DICOM ইমেজ ডাউনলোড করুন

DICOM এই টিউটোরিয়ালটিতে ব্যবহৃত ইমেজ থেকে NIH এ বুকের এক্স-রে ডেটা সেটটি ।

NIH এ বুকের এক্স-রে ডেটা সেটটি 100,000 বি-নির্ধারিত NIH এ ক্লিনিক্যাল সেন্টার দ্বারা উপলব্ধ পিএনজি ফরম্যাটে বুকের এক্স-রে চিত্র, নিয়ে গঠিত মাধ্যমে ডাউনলোড করা যেতে পারে এই লিঙ্কে ।

Google মেঘ এছাড়াও ছবি একটি DICOM সংস্করণ, পাওয়া উপলব্ধ ক্লাউড স্টোরেজ ।

এই টিউটোরিয়ালে, আপনার কাছ থেকে ডেটা সেটটি একটি নমুনা ফাইল ডাউনলোড করবে GitHub রেপো

  • Xiaosong Wang, Yifan Peng, Le Lu, Zhiyong Lu, Mohammadhadi Bagheri, Ronald Summers, ChestX-ray8: হসপিটাল-স্কেল বুকের এক্স-রে ডেটাবেস এবং সাধারণ বক্ষ রোগের দুর্বলভাবে তত্ত্বাবধানে শ্রেণীবিভাগ এবং স্থানীয়করণের মানদণ্ড, IEEE CVPR, 6 pp. -3471, 2017
curl -OL https://github.com/tensorflow/io/raw/master/docs/tutorials/dicom/dicom_00000001_000.dcm
ls -l dicom_00000001_000.dcm

% Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100   164    0   164    0     0    600      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--   598
100 1024k  100 1024k    0     0  1915k      0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 1915k
-rw-rw-r-- 1 kbuilder kokoro 1049332 Nov 22 03:47 dicom_00000001_000.dcm

প্রয়োজনীয় প্যাকেজ ইনস্টল করুন এবং রানটাইম পুনরায় চালু করুন

try:
  # Use the Colab's preinstalled TensorFlow 2.x
  %tensorflow_version 2.x 
except:
  pass

pip install tensorflow-io

DICOM ইমেজ ডিকোড করুন

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

import tensorflow as tf

import tensorflow_io as tfio

image_bytes = tf.io.read_file('dicom_00000001_000.dcm')

image = tfio.image.decode_dicom_image(image_bytes, dtype=tf.uint16)

skipped = tfio.image.decode_dicom_image(image_bytes, on_error='skip', dtype=tf.uint8)

lossy_image = tfio.image.decode_dicom_image(image_bytes, scale='auto', on_error='lossy', dtype=tf.uint8)


fig, axes = plt.subplots(1,2, figsize=(10,10))
axes[0].imshow(np.squeeze(image.numpy()), cmap='gray')
axes[0].set_title('image')
axes[1].imshow(np.squeeze(lossy_image.numpy()), cmap='gray')
axes[1].set_title('lossy image');

2021-11-22 03:47:53.016507: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:271] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected

png

DICOM মেটাডেটা ডিকোড করুন এবং ট্যাগগুলির সাথে কাজ করুন৷

decode_dicom_data ট্যাগ তথ্য decodes। dicom_tags যাতে আপনি DICOM যেমন ট্যাগ ব্যবহার করতে পারেন, রোগীর বয়স ও লিঙ্গ হিসাবে দরকারী তথ্য dicom_tags.PatientsAge এবং dicom_tags.PatientsSex । tensorflow_io pydicom dicom প্যাকেজ থেকে একই ট্যাগ স্বরলিপি ধার।

tag_id = tfio.image.dicom_tags.PatientsAge
tag_value = tfio.image.decode_dicom_data(image_bytes,tag_id)
print(tag_value)

tf.Tensor(b'58', shape=(), dtype=string)

print(f"PatientsAge : {tag_value.numpy().decode('UTF-8')}")

PatientsAge : 58

tag_id = tfio.image.dicom_tags.PatientsSex
tag_value = tfio.image.decode_dicom_data(image_bytes,tag_id)
print(f"PatientsSex : {tag_value.numpy().decode('UTF-8')}")

PatientsSex : M