Q&A
DICOM について詳しくないのですが、画像なら型は int ではなく、np.uint8 なのではないでしょうか
DICOM画像を扱っています。
DICOM画像を編集し、新規画像を作成しようとしています。その前段階として画像保存のみを試しています。
ある数値だけの配列を作成しDICOM画像として保存しました。出来上がる画像としては、白いだけの画像が作成されるはずなのですが縦にスジが入ってしまいます。
どこがいけないのか分かりません。どなたか、ご教授願いませんでしょうか？
雑なコードで申し訳ございませんが、よろしくお願いいたします。
# -*- coding: utf-8 -*- import fileselect as fs import numpy as np import pydicom filenames1 = fs.many_files() dcm = pydicom.dcmread(filenames1[0]) row, columns = dcm.pixel_array.shape[0], dcm.pixel_array.shape[1] dcm_array1 = np.zeros((len(filenames1), row, columns),dtype = int) dcm_array1[:] = 500 dcm_array1.reshape([len(filenames1), row, columns]).astype(int) dcm.PixelData = dcm_array1 cou = filenames1[0].rfind('/') save_dir = filenames1[0][:cou-2] +"culcDWI" fname = filenames1[0][cou:] dcm.save_as(save_dir + fname, write_like_original=False)
出来上がりの画像は以下となってしまいます。
コメントありがとうございます。
DICOM画像であるCTの画像であれば空気は‐1000～骨は1000で表され、8ビットの階調では収まり切りません。
np.uint8で指定してしまうとオーダーフローしてしまいます。
なるほど。dicom 画像だと8bit 以上の深度も保存できるのですね。
私のような質問にコメントいただきありがとうございました。
回答1件
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ベストアンサー
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元の配列
dcm.pixel_arrayと同じ大きさ、型で指定した値を持つ配列を作成する場合、numpy.full_like が使えます。 -
整数型といっても複数のビット幅 (8,16,32, ...) がありますので、具体的にどのビット幅かを指定する必要があると思います。(Python の int を与えると、int64 になります、dcm.pixel_array.dtype で型を確認できます)
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dcm.PixelData = dcm_array1で numpy 配列をそのまま代入していますが、公式ドキュメントを読むと、bytes 型にして代入する必要があるように思えます。numpy.ndarray.tobytes でバイト型に変換できます。
Working with Pixel Data — pydicom 1.0a documentation
python
1import numpy as np 2import pydicom 3 4# 適当な dicom データを読み込み 5(filename,) = pydicom.data.get_testdata_files("CT_small.dcm") 6dcm = pydicom.dcmread(filename) 7 8# 大きさ、型を変えないで、すべての値が500の画像に置き換える。 9img = np.full_like(dcm.pixel_array, 500) 10dcm.PixelData = img.tobytes() 11 12dcm.save_as("output.dcm")
追記
ビット幅の指定に関しまして、正直なところ最大信号値がどのくらいになるか分からない為特に指定はせずにいました。
dicom のヘッダーに画像データを何ビットで表すかの情報 Bits Allocated があり、それが16のままなのに、配列を作成したときにそれとは異なるビット幅で作成し、それをビューアーで読み込むときに16bit幅として解釈したので (質問画像のウィンドウのタイトルバーを見ると16-bitとなっていることからもわかる)、縞々になってしまったのだと思います。
例えば、np.int64 で500という値をnp.int16で解釈すると、[500 0 0 0] となり、結果として、白の500と黒の0が交互に現れるようになります。
python
1a = np.array(500, np.int64) 2print(a) 3 4b = np.frombuffer(a.tobytes(), np.int16) 5print(b) # [500 0 0 0]
ビット幅の確認方法
python
1import numpy as np 2import pydicom 3 4# 適当な dicom データを読み込み 5(filename,) = pydicom.data.get_testdata_files("CT_small.dcm") 6dcm = pydicom.dcmread(filename) 7 8# ビット幅の確認方法 9print(dcm.pixel_array.dtype) # int16 10print(dcm.BitsAllocated) # 16
投稿2020/04/05 09:36
編集2020/04/05 12:58総合スコア21956
ご指導いただいたコードで試した結果、縦シマは入らずきちんと真っ白な画像で保存することができました。
ありがとうございます。
ビット幅の指定に関しまして、正直なところ最大信号値がどのくらいになるか分からない為特に指定はせずにいました。
tobytes()のご指摘に関しまして、質問以前に臨床のDICOMを読み込み、同一サイズの配列（０で初期化）を新規作成、そこに読み込んだDICOM画像の配列を入れバイト変換し新規DICOM画像として保存した場合も質問と同様の結果となっていました。今回の結果より、新規配列作成時に問題があったのかなと思っております。
ご指導いただいた numpy.full_like は初めて知りました。
今回の回答、非常に助かりました。本当にありがとうございました。
dicom のヘッダーに画像のビット幅の情報があるようなので、それと同じビット幅で numpy 配列を作らないと、ビューアーで読み込んだときに正しく読み込めず、質問のようになるようです。
int16 の場合が多いようなので、型は基本的に np.int16 にしておけば大丈夫そうです。
追加の情報ありがとうございます。
正直、ヘッダー情報は画像表示に意味をなしていないものと考えていました。。。。
非常に勉強になりました。ありがとうございます。
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