Decodifique arquivos DICOM para imagens médicas

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Visão geral

Isto mostra tutorial como usar tfio.image.decode_dicom_image em TensorFlow IO para decodificar DICOM arquivos com TensorFlow.

Configuração e uso

Baixar imagem DICOM

A imagem DICOM usado neste tutorial é a partir do conjunto de dados de raios-X NIH Peito .

O conjunto de dados de raios-X NIH Peito consiste de 100.000 imagens de-identificados de raios-x do tórax em formato PNG, fornecidos pelo NIH Clinical Center e pode ser baixado através desta ligação .

Google Cloud também oferece uma versão DICOM das imagens, disponível no Cloud Storage .

Neste tutorial, você vai baixar um arquivo de amostra do conjunto de dados a partir do repo GitHub

  • Xiaosong Wang, Yifan Peng, Le Lu, Zhiyong Lu, Mohammadhadi Bagheri, Ronald Summers, ChestX-ray8: Banco de dados de raios-X de tórax em escala hospitalar e referências sobre classificação e localização fracamente supervisionadas de doenças comuns do tórax, IEEE CVPR, pp. 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

Instale os pacotes necessários e reinicie o tempo de execução

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

pip install tensorflow-io

Decodificar imagem 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

Decodificar metadados DICOM e trabalhar com tags

decode_dicom_data decodifica informações tag. dicom_tags contém informações úteis como idade e sexo do paciente, de modo que você pode usar DICOM tags como dicom_tags.PatientsAge e dicom_tags.PatientsSex . tensorflow_io usa a mesma notação de tag do pacote pydicom dicom.

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