医学图像预处理（一）——读取图片(dcm,nii,PIL,skimage,cv2)

总结一下目前遇到的一些医学图像预处理步骤，但才开始自学两周，所以很多东西或许不对或者不全面，以后争取每两周回顾以前的文章，将内容完善，并提高质量。（2019-3-5）
由于篇幅原因，将预处理的步骤分开来，这一篇将总结读取图片的方法。
2019/7/7更新，写在最前：关于图片读取出来宽、高顺序问题
（文中nii读取图片那节也有提到图片读取出来的w,h先后问题。）
有这样的疑问是看得多了之后发现有时候图片是(height, width),有时候又是（width, height）
特别是训练网络，有时候宽高一样，弄反了也没有什么影响。
下面是进行的测验，先直接说结论：
对于屏幕坐标而言，（x,y）=(0,0)位于左上角，x代表width，即column，y代表height，即row
因此，图片原生的表示，应该是(width,height),这也是电脑编辑图片能看到的分辨率格式 但由于图片的储存形式为矩阵，而对于矩阵，
我们熟悉的都是row first（一般的数学概念上都会是row first），所以说在涉及到具体操作时，
还是将图片转化为(height, width)比较方便，因为index时[i-th row][j-th column]也就对应着(height, width)。
这也是下面例子中，原生格式为(w,h)转化为numpy数组后，就自动变成了(h,w)
（顺带一提，对于point而言，则不会有这种变化，因此opencv中画点还是(x,y)即(col,raw),
画矩阵或图片就得变化一下）

import cv2
from PIL import Image
import numpy as np
from skimage.io import  imreadfilepath = './liver.jpg'cv2_im = cv2.imread(filepath)
print('cv2_im shape ',cv2_im.shape) # (height, width, ch)im = Image.open(filepath)
print('PIL image size', im.size) # (width, height, ch)
pil_im = np.asarray(im)
print('pil_im shape ',pil_im.shape) # (height, width, ch)sk_im = imread(filepath)
print('sk_im shape', sk_im.shape) # (height, width, ch)# pydicom: dcm_slice = pydicom.dcmread(filename)
#          slice_data = dcm_slice.pixel_array   shape:(height, width)
#          若想更改原始像素size或其他操作，必须写回至原始二进制属性PixelData 中
#          dcm_slice.PixelData = dcm_slice.pixel_array.tobytes()
# SimpleITK: itk_im = sitk.ReadImage()  size:(width, height, depth)
#            np_im = sitk.GetArrayFromImage(itk_im) shape:(depth, height, width)

读取DICOM格式

用到的包：pydicom

例如，以公共数据集3Dircadb为例，其文件组织如下：

其中3Dircadb1.1代表病人1.1号，PATIENT_DICOM是病人腹部切面，LABELED_DICOM 是标记了不同部位的切片，MASKS_DICOM下面又有子文件夹，分别是不同部位的mask。所有的图片都是灰度图像。

读取dicom文件

label_path = '~/Downloads/3Dircadb/3Dircadb1.1/LABELLED_DICOM'
# 若不遍历读出，则获得的是单张切片，而非三维图片
slices = [pydicom.dcmread(label_path + '/' + s) for s in os.listdir(label_path)]
slices.sort(key = lambda x: int(x.InstanceNumber))
# slice[i]为pydicom.dataset.FileDataset，储存了切片相关的信息
# .pixel_array用来获取像素信息,每张切片都是灰度图
#2019-6-5更新：s.pixel_array.shape:(height,width)
image = np.stack([s.pixel_array for s in slices])
image = image.astype(np.int16)
# 目前还不知道这些label值对应的器官分别是什么？
np.unique(image)
#array([  0,   1,  17,  33,  65,  97, 129, 193, 257, 321, 385, 449, 451,
#       453, 465, 481, 513], dtype=int16)
label_path = '~/Downloads/3Dircadb/3Dircadb1.1/MASKS_DICOM/artery'
slices = [pydicom.dcmread(label_path + '/' + s) for s in os.listdir(label_path)]
slices.sort(key = lambda x: int(x.InstanceNumber))
image = np.stack([s.pixel_array for s in slices])
image = image.astype(np.int16)
np.unique(image)
# array([  0, 255], dtype=int16)

读取普通的图片

用到的包 PIL，cv2, skimage
注意它们读取出的格式有细微的区别

还需要注意，对于opencv来说，无论读取灰度图还是彩图都是(H,W,3)的shape，灰度图的读取会把单通道复制三遍。因此，读取灰度图时得显示声明img = cv2.imread('gray.jpg', cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)或者img = cv2.imread('gray.jpg',0)其中0代表灰度图，1代表彩图，读出来的shape为（H,W)

案例一：skimage读取图片

下面使kaggle竞赛的一个数据集，数据集为超声波灰度图像。

import os
import numpy as npfrom skimage.io import imsave, imreaddata_path = '～/kaggle_Ultrasound'image_rows = 420
image_cols = 580train_data_path = os.path.join(data_path, 'train')
images = os.listdir(train_data_path)
# 原图为灰度图
imgs = np.ndarray((total, image_rows, image_cols), dtype=np.uint8)
for image_name in images:img = imread(os.path.join(train_data_path, image_name), as_grey=True)# 相当于扩维处理 由(420,580) --> (1,420,580)img = np.array([img])imgs[i] = img# 可选项
np.save('imgs_train.npy', imgs)
"""
当然，在输入网络前还得进行处理，包括增加通道使格式与网络匹配、归一化处理等等。
"""

案例二，PIL读取图片

公共数据集DRIVE，分割眼球血管
文件组织格式：

下面的代码没有进行精简，可以只看重点

import os
import h5py
import numpy as np
from PIL import Imagedef write_hdf5(arr,outfile):with h5py.File(outfile,"w") as f:f.create_dataset("image", data=arr, dtype=arr.dtype)#------------Path of the images --------------------------------------------------------------
#train
original_imgs_train = "./DRIVE/training/images/"
groundTruth_imgs_train = "./DRIVE/training/1st_manual/"
borderMasks_imgs_train = "./DRIVE/training/mask/"
#test
original_imgs_test = "./DRIVE/test/images/"
groundTruth_imgs_test = "./DRIVE/test/1st_manual/"
borderMasks_imgs_test = "./DRIVE/test/mask/"
#---------------------------------------------------------------------------------------------Nimgs = 20
channels = 3
height = 584
width = 565
dataset_path = "./DRIVE_datasets_training_testing/"def get_datasets(imgs_dir,groundTruth_dir,borderMasks_dir,train_test="null"):imgs = np.empty((Nimgs,height,width,channels))groundTruth = np.empty((Nimgs,height,width))border_masks = np.empty((Nimgs,height,width))for path, subdirs, files in os.walk(imgs_dir): #list all files, directories in the pathfor i in range(len(files)):#originalprint("original image: ",files[i])img = Image.open(imgs_dir+files[i])imgs[i] = np.asarray(img)#corresponding ground truthgroundTruth_name = files[i][0:2] + "_manual1.gif"print("ground truth name: ", groundTruth_name)g_truth = Image.open(groundTruth_dir + groundTruth_name)groundTruth[i] = np.asarray(g_truth)#corresponding border masksborder_masks_name = ""if train_test=="train":border_masks_name = files[i][0:2] + "_training_mask.gif"elif train_test=="test":border_masks_name = files[i][0:2] + "_test_mask.gif"else:print("specify if train or test!!")exit()print("border masks name: ", border_masks_name)b_mask = Image.open(borderMasks_dir + border_masks_name)border_masks[i] = np.asarray(b_mask)print("imgs max: ", str(np.max(imgs)))print("imgs min: ", str(np.min(imgs)))assert(np.max(groundTruth)==255 and np.max(border_masks)==255)assert(np.min(groundTruth)==0 and np.min(border_masks)==0)print("ground truth and border masks are correctly withih pixel value range 0-255 (black-white)")assert(imgs.shape == (Nimgs,height,width,channels))groundTruth = np.reshape(groundTruth,(Nimgs,height,width,1))border_masks = np.reshape(border_masks,(Nimgs,height,width,1))assert(groundTruth.shape == (Nimgs,height,width,1))assert(border_masks.shape == (Nimgs,height,width,1))return imgs, groundTruth, border_masksif not os.path.exists(dataset_path):os.makedirs(dataset_path)
#getting the training datasets
imgs_train, groundTruth_train, border_masks_train = get_datasets(original_imgs_train,groundTruth_imgs_train,borderMasks_imgs_train,"train")
print("saving train datasets")
write_hdf5(imgs_train, dataset_path + "DRIVE_dataset_imgs_train.hdf5")
write_hdf5(groundTruth_train, dataset_path + "DRIVE_dataset_groundTruth_train.hdf5")
write_hdf5(border_masks_train,dataset_path + "DRIVE_dataset_borderMasks_train.hdf5")

读取nii格式

用到的包：SimpleITK

需要注意，一个nii文件就是一个三维图片，与上面的dcm格式不同，而且SimpleITK读取出来的是( z, y ,x) 即第一维是轴向，然后是高、宽。 seg = itk.ReadImage()读取出的顺序为(x,y,z)，即(width, height, depth)，可用seg.GetSize() seg.GetWidth() seg.GetHeight() image.GetDepth()验证，注意！！当将其转化为数组后
segimg = sitk.GetArrayFromImage(seg)，通道顺序会反向，变成(z,y,x) ，即(depth, height, width)
2019-6-5更新：之所以会变成(z,y,x)，因为python中的numpy默认的order是C，即变换最快的轴向在最后，如改成内部实现改成order=Fortran则为(x,y,z)，matlab中默认都是order=Fortran，需要注意。

用到的是公共数据集LITS17，原始文件组织：

为了方便处理，对其进行了分类处理：

unzip ./*.zip
mkdir ct 
mkdir seg
mv ./volume-*.nii ./ct/
mv ./segmentation-*.nii ./seg/

这样将ct与分割图像分开来，也就有了下面示例代码的路径写法

ct_dir = '～/LITS17/ct/'
seg_dir = '～/LITS17/seg/'
for ct_file in os.listdir(ct_dir):# 将CT和金标准入读内存ct = sitk.ReadImage(os.path.join(ct_dir, ct_file), sitk.sitkInt16)# ct_array:(629, 512, 512)# 注意读取出来是z y x，即切片数量在最前# 而 origin和position读取出来的是 x y zct_array = sitk.GetArrayFromImage(ct)# vol_values=np.unique(ct_array) 有2708个值seg = sitk.ReadImage(os.path.join(seg_dir, ct_file.replace('volume', 'segmentation')), sitk.sitkInt8)seg_array = sitk.GetArrayFromImage(seg)