RubyでDICOM画像を扱う情報がほとんどないので少しずつメモしてみる。
ruby-dicomhttps://github.com/dicom/ruby-dicom
インストール
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gem install dicom |
DICOM画像を読み込む
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require 'dicom' dcm = DICOM::DObject.read("test.dcm") |
メタデータを取り出す
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dcm.modality # {"Modality"=>"CT"} |
画像データを取り出す
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pixels = dcm.pixels pixels_narray = dcm.narray # 旧NArray ：画像によっては正しく動かないこともあるので注意 |
IRuby Notebook上にDICOM画像を表示する
imageメソッドで、ImageMagickオブジェクトに変換できる。
内部ではrmagickもしくはmini_magickが動いている。
rmagickは更新が滞っているので、mini_magickがおすすめ。
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image = dcm.image # Magick::Image # normalizeするともっと見栄えがよくなる image = image.normalize |
※画像はDSB2017に使用されたsampleの1つです
ヒストグラムを表示する
Guido ZuidhofFull Preprocessing Tutorial
の序盤をRubyに書き換えてみた。とりあえず動いてくれればOKという発想なので、例によって間違いあるかも。
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require 'numo/narray' require 'numo/gnuplot' require 'dicom' require 'histogram/array' # Some contents INPUT_FOLDER = 'stage1' patients = Dir.entries(INPUT_FOLDER) patients = patients[2..-1] # remove './', '../' |
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class DICOM::Element def values value.split("\\").map(&:to_f) end end def load_scan(path) file_paths = Dir.glob(File.join(INPUT_FOLDER, path, '/*')) slices = file_paths.map{ |fp| DICOM::DObject.read(fp)} slices.sort_by!{ |s| s.image_position_patient.values[2]} slice_thickness = ( slices[0].image_position_patient.values[2] - slices[1].image_position_patient.values[2] || slices[0].slice_location.values[2] - slices[1].slice_location.values[2] ).abs slices.each do |s| s.slice_thickness = slice_thickness end end |
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def get_pixels_hu(slices) image = Numo::Int16[*slices.map(&:pixels)] slices.each_with_index do |slice, i| intercept = slice.rescale_intercept.value.to_f slope = slice.rescale_slope.value.to_f if slope != 1.0 image[i,true] = slope * image[i,true] # 自動でfloatにキャストされ、なおかつInt16に戻るみたい image[i,true] += intercept end end image end |
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first_10_patients = Array.new(10) { |pt| load_scan(patients[pt]) } first_10_patients_pixels = first_10_patients.map! { |pt| get_pixels_hu(pt) } |
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# histogram 旧NArray対応のみ...なのでRuby配列に一旦変換 first_10_patients_pixels.each do |ptp| first_patient_pixels_array = ptp.flatten.to_a bins,freq = first_patient_pixels_array.histogram(50) bins.map!{|b| b.round.to_s} noteplot = Numo.noteplot do set title:"ヒストグラム" set style:[:fill, :solid, {border:-1}] set xtics:["rotate by": -45] plot bins, freq, u:"2:xtic(1)", w: :boxes, lc:{rgb:"orange"}, t:"分布" end IRuby.display noteplot end |