Python Tensorflow教程之使用 Python 从 DICOM 图像中提取元数据（教程含源码）

最新推荐文章于 2024-10-30 12:43:36 发布

知识大胖

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分类专栏： Python源码大全文章标签： tensorflow python 深度学习

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本文是一篇关于使用Python和Tensorflow处理DICOM图像的教程，介绍了如何利用pydicom库读取DICOM文件的元数据，包括患者信息、成像类型等，并探讨了如何使用tensorflow_io提取元数据标签。此外，还讨论了如何查看DICOM图像，为后续的深度学习应用做准备。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

除非您是经验丰富的医学专家或 Kaggle 大师，否则您不知道 DICOM (.dcm) 文件是什么是可以原谅的。DICOM 代表医学中的数字成像和通信，是用于存储与元数据（患者信息、成像类型、承认诊断等）配对的图像的医学标准。

如果您像我一样，不是医学专家，也不是 kaggle 的拥护者，那么在处理新文件类型时可能会有点不知所措。在这里，我将简要介绍如何开始使用 DICOM 文件。

库

一旦安装了必要的库，就可以导入它们了：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import tensorflow_io as tfio
from pydicom import dcmread

由于您正在阅读本文，我假设您已经准备好您的 .dcm 文件，尽管您仍然可能想知道其中包含哪些信息。通过以下代码行，我们可以准确地看到元数据中存储了哪些标签和值：

metadat

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