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मेडिकल इमेजिंग के लिए डिकोड डीआईसीओएम फाइलें

TensorFlow.org पर देखें Google Colab में चलाएं GitHub पर स्रोत देखें नोटबुक डाउनलोड करें

अवलोकन

इस ट्यूटोरियल से पता चलता है कि TensorFlow IO में Tfio.image.decode_dicom_image का उपयोग करने के लिए tfio.image.decode_dicom_image साथ DICOM फ़ाइलों को डीकोड करना है।

सेटअप और उपयोग

डाउनलोड DICOM छवि

इस ट्यूटोरियल में प्रयुक्त DICOM इमेज NIH चेस्ट एक्स-रे डेटासेट से है

NIH चेस्ट एक्स-रे डेटासेट में PNG फॉर्मेट में चेस्ट एक्स-रे की 100,000 डी-आइडेंटेड इमेज होती हैं, जो NIH क्लिनिकल सेंटर द्वारा प्रदान की जाती हैं और इस लिंक के माध्यम से डाउनलोड की जा सकती हैं।

Google क्लाउड, क्लाउड स्टोरेज में उपलब्ध छवियों का एक DICOM संस्करण भी प्रदान करता है।

इस ट्यूटोरियल में, आप GitHub रेपो से डेटासेट का एक नमूना फ़ाइल डाउनलोड करेंगे

  • Xiaosong वैंग, Yifan पेंग, ले लू, Zyyong लू, Mohammadhadi Baghari, रोनाल्ड समर्स, ChestX-ray8: अस्पताल-स्केल चेस्ट एक्स-रे डेटाबेस और बेंचमार्क पर कमजोर-पर्यवेक्षित वर्गीकरण और स्थानीय थोरैक्स रोगों का स्थानीयकरण, 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    602      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--   602
100 1024k  100 1024k    0     0  1679k      0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 12.0M
-rw-rw-r-- 1 kbuilder kokoro 1049332 Oct 27 16:24 dicom_00000001_000.dcm

आवश्यक पैकेज स्थापित करें, और रनटाइम पुनरारंभ करें

try:
  # Use the Colab's preinstalled TensorFlow 2.x
  %tensorflow_version 2.x 
except:
  pass
pip install -q tensorflow-io

डिकोड 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');
Text(0.5, 1.0, 'lossy image')

png