मेडिकल इमेजिंग के लिए डीआईसीओएम फाइलों को डीकोड करें

अवलोकन

इस ट्यूटोरियल दिखाता है कि कैसे उपयोग करने के लिए tfio.image.decode_dicom_image TensorFlow आईओ में डिकोड DICOM करने के लिए फ़ाइलों TensorFlow साथ।

सेटअप और उपयोग

DICOM छवि डाउनलोड करें

DICOM इस ट्यूटोरियल में प्रयोग किया जाता से आया है उसे एनआईएच छाती का एक्स-रे डाटासेट ।

एनआईएच छाती का एक्स-रे डाटासेट 100,000 de-पहचान एनआईएच नैदानिक केंद्र द्वारा प्रदान किया PNG प्रारूप में सीने में एक्स रे की छवियों, के होते हैं और के माध्यम से डाउनलोड किया जा सकता है इस लिंक ।

Google मेघ भी छवियों की एक DICOM संस्करण, में उपलब्ध प्रदान करता है क्लाउड संग्रह ।

इस ट्यूटोरियल में, आप से डाटासेट का एक नमूना फ़ाइल डाउनलोड करेगा GitHub रेपो

नोट: डाटासेट बारे में अधिक जानकारी के लिए कृपया निम्न संदर्भ पाते हैं:

• Xiaosong Wang, Yifan Peng, Le Lu, Zhiyong Lu, Mohammadhadi Bageri, रोनाल्ड समर्स, ChestX-ray8: हॉस्पिटल-स्केल चेस्ट एक्स-रे डेटाबेस और कमजोर-पर्यवेक्षित वर्गीकरण और सामान्य थोरैक्स रोगों के स्थानीयकरण पर बेंचमार्क, IEEE CVPR, पीपी। 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

आवश्यक पैकेज स्थापित करें, और रनटाइम को पुनरारंभ करें

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

pip install tensorflow-io

डिकोड DICOM छवि

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

DICOM मेटाडेटा को डिकोड करें और टैग के साथ काम करें

decode_dicom_data टैग जानकारी डीकोड। dicom_tags ताकि आप DICOM जैसे टैग का उपयोग कर सकते हैं, मरीज की उम्र और सेक्स के रूप में उपयोगी जानकारी शामिल है dicom_tags.PatientsAge और dicom_tags.PatientsSex । tensorflow_io pydicom dicom पैकेज से समान टैग नोटेशन उधार लेता है।

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