"Programowanie dla Fizyków Medycznych"/DICOM

powrót: Programowanie dla fizyków medycznych

Struktura plików DICOM

Prace nad ustandaryzowaniem wymiany danych graficznych pomiędzy urządzeniami medycznymi rozpoczęły się już w 1983 w ramach współpracy American College of Radiology (ACR) i National Electrical Manufactures Association (NEMA). Pierwsza wersja standardu pojawiła się dwa lata później i nosiła nazwę ACR/NEMA 300 V1.0. Wersja ta umożliwiała zapis danych w odpowiednim formacie oraz ujednolicony sposób transferu plików za pomocą sieci lub nośników zewnętrznych. W 1988 roku pojawiła się druga wersja standardu ACR/NEMA V2.0, która opierała się na ujednoliconej terminologii, strukturze informacji odpowiednim kodowaniu danych. Wraz z rozwijaniem standardów pojawiały się nowe zapotrzebowania. Ostatni oficjalna wersja to DICOM 3.0 (Digital Imaging and COmmunications in Medicine) z 1992. Standard ten jest w dalszym ciągu uaktualniany.

Dokumentacja

Standard DICOM jest zorganizowany w postaci wieloczęściowego dokumentu (Rys. %i 1) i uaktualniany corocznie w postaci Suplementów.

Obejrzyj stronę domową standardu DICOM: http://dicom.nema.org/, w szczególności: Strategic Document & Principal Contacts

Poszczególne dokumenty są poświęcone strukturze danych, sposobom kodowania, archiwizacji, wymiany informacji oraz aspektom bezpieczeństwa danych. Na zajęciach skupimy się na następujących częściach dokumentacji:

• PS 3.1: Introduction and Overview – wprowadzenie oraz informacje podstawowe na temat standardu
• PS 3.2: Conformance – definicje podstawowych zasad oraz pojęć
• PS 3.3: Information Object Definitions – definicje atrybutów czyli informatyczna reprezentacja fizycznych danych
• PS 3.4: Service Class Specifications – obsługa informatycznych reprezentacji danych
• PS 3.5: Data Structure and Encoding – struktura danych oraz sposób ich kodowania
• PS 3.6: Data Dictionary – spis wszystkich możliwych atrybutów
  

  Dokumentacja standardu DICOM.

DICOM-Meta-Information-Header

Dane zawarte w każdym pliku DICOM podzielone są na dwie części:

• część zawierającą informacje o pliku (Dicom-Meta-Information-Header)
• dane jednego obiektu Service-Object Pair Instance (Dicom-Data-Set)

Model informacji określa format danych dla różnych typów informacji, takich jak: obrazy, przebiegi czasowe, obiekty graficzne, raporty, wydruki itp. Dane są grupowane w tematycznych zbiorach (ang. Entities) oraz podzbiorach (ang. Modules). Każdy moduł tworzony jest przez zbiór atrybutów.

1. podstawowa jednostka danych: Data Element
2. strumień informacji: Data Set

Data Element stanowi podstawową jednostkę danych, opisywany jest przy pomocy:

• identyfikatora elementu danych (Tag) złożonego z dwóch liczb określających: grupę (Group) oraz element grupy (Element), zapisywanych w postaci liczb heksadecymalnych,
• typu danych (Value Representation), określonego w postaci pary liter w kodzie ASCII i umożliwiającego poprawną interpretację danych,
• rozmiaru elementu (Value Length) wyrażonego w bajtach,
• informacji takich jak: nazwisko pacjenta, rozdzielczość obrazu

Strumień informacyjny (Data Set) jest uporządkowanym strumieniem elementów danych.

Struktura Data Element.

Zadanie 1. Na stronie http://northstar-www.dartmouth.edu/doc/idl/html_6.2/DICOM_Attributes.html można znaleźć wygodny opis możliwych pól i odpowiadających im reprezentacji danych. Na tej podstawie znajdź wyjaśnienie następujących oznaczeń:

• (0008,0020): 20120510
• (0008,0030): 101714
• (0008,0060): MG
• (0008,0070): SIEMENS
• (0008,0080): Ovarian Screening, St Barts
• (0010,0010): xxx
• (0010,0040): 0

Rozwiązanie:

• (0008,0020): 20120510 - Study Date
• (0008,0030): 101714 - Study Time
• (0008,0060): MG - Modality
• (0008,0070): SIEMENS - Manufacturer
• (0008,0080): Ovarian Screening, St Barts - Institution Name
• (0010,0010): xxx - Patient's Name
• (0010,0040): 0 - Patient's Sex

Zadanie 2. 56-letnia Janina Kowalska zgłosiła się do Centrum Onkologii z podejrzeniem nowotworu mózgu. 15 lutego 2013 roku zostało wykonanie badanie za pomocą pozytonowej tomografii emisyjnej wykonane na tomografie firmy GE. W czasie badania pacjentka leżała na prawym boku. Za pomocą odpowiednich atrybutów zapisz te informacje w formie pliku DICOM.

Rozwiązanie:

• (0010,0010): Kowalska Janina
• (0010,0040): F
• (0010,1010): 56
• (0008,0080): Centrum Onkologii
• (0008,0020): 20130215
• (0008,0060): PT
• (0008,0070): GE
• (0018,5100): HFDR

Biblioteka PyDICOM

Do obsługi: wczytywania, zmieniania, zapisywania informacji w nagłówku, jak również do pobrania pliku graficznego służy biblioteka pydicom.

Wczytaj plik w formacie DICOM, zawierający skan MRI wraz z informacjami na temat pacjenta i badania. Powstanie w ten sposób obiekt dataset typu pydicom.dataset.FileDataset.

import pydicom as dcm
filename="C:/Users/user/Documents/z_programowanie/DICOM/LADJAN_MRI/localizer - 1/IM-0001-0001.dcm"
dataset = dcm.read_file(filename)
print(dataset)

Obiekt dataset ma strukturę trochę podobną do słownika. Składa się z elementów typu pydicom.dataelem.DataElement. Do elementów można się dostać na różne sposoby: korzystając z nazwy elementu, korzystając z numeru (a ściślej krotki z dwóch numerów wypisywanych zwykle w systemie szesnastkowym).

print(dataset.StudyDate)
print(dataset[(0x8, 0x20)])
element=dataset.data_element('StudyDate')
print(element.value)

Aby dowiedzieć się, jakie elementy wchodzą w skład danego pliku dicomowskiego, można użyć metody dir. Jeśli jako argument poda się string, zostanie wypisana lista tylko tych nazw elementów, które zawierają ten string.

lista1= dataset.dir('pat')
print lista1
for de in lista1:
    print(dataset.data_element(de))

Dane o pacjencie mogę pozmieniać lub usunąć.

dataset.StudeDate='20180111' #dzisiejsza data
lista2 = ['PatientAge',
          'PatientBirthDate',
          'PatientID',
          'PatientName',
          'PatientPosition',
          'PatientSex',
          'PatientWeight']
for de in lista2:
  if type(dataset.data_element(de).value)==str:
    dataset.data_element(de).value='nic'
  if 'float' in str(type(dataset.data_element(de).value)):
    dataset.data_element(de).value=0

Zmienioną wersję mogę też zapisać (tylko lepiej pod inną nazwą)

dataset.save_as('zmieniony.dcm')

Zadanie 1

Napisz skrypt, który otworzy wszystkie pliki z rozszerzeniem dcm, jakie są w katalogu i usunie z nich informacje osobiste.

Zadanie 2

Zaimportujmy też cv2 i numpy, aby wyświetlić zawartość obrazu.

import cv2
import numpy as np

img=dataset.pixel_array
cv2.imshow('obraz', img)

Zadanie polega na tym, aby za pomocą klawiszy zmieniać jasność wyświetlanego obrazu.