Giải mã tệp DICOM cho hình ảnh y tế

Xem trên TensorFlow.org Chạy trong Google Colab Xem nguồn trên GitHub Tải xuống sổ ghi chép

Tổng quat

Đây hướng dẫn chương trình làm thế nào để sử dụng tfio.image.decode_dicom_image trong TensorFlow IO để decode DICOM file với TensorFlow.

Thiết lập và sử dụng

Tải xuống hình ảnh DICOM

Những hình ảnh DICOM sử dụng trong hướng dẫn này là từ NIH Chụp X-ray bộ dữ liệu .

NIH Chụp X-ray bộ dữ liệu gồm 100.000 hình ảnh de-xác định của ngực x-quang ở định dạng PNG, được cung cấp bởi NIH lâm sàng Trung tâm và có thể được tải về thông qua liên kết này .

Google Cloud cũng cung cấp một phiên bản DICOM trong những hình ảnh, có sẵn trong Cloud Storage .

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tải về một tập tin mẫu của các bộ dữ liệu từ repo GitHub

  • Xiaosong Wang, Yifan Peng, Le Lu, Zhiyong Lu, Mohammadhadi Bagheri, Ronald Summers, ChestX-ray8: Cơ sở dữ liệu chụp X-quang ngực quy mô bệnh viện và các điểm chuẩn về phân loại được giám sát yếu và bản địa hóa các bệnh thường gặp ở lồng ngực, IEEE CVPR, trang 3462 -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

Cài đặt các Gói cần thiết và khởi động lại thời gian chạy

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

pip install tensorflow-io

Giải mã hình ảnh DICOM

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

Giải mã siêu dữ liệu DICOM và làm việc với các thẻ

decode_dicom_data giải mã thông tin thẻ. dicom_tags chứa thông tin hữu ích như tuổi và giới tính của bệnh nhân, vì vậy bạn có thể sử dụng DICOM thẻ như dicom_tags.PatientsAge và dicom_tags.PatientsSex . tensorflow_io mượn ký hiệu thẻ tương tự từ gói dicom pydicom.

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