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通常我會用simpleitk來讀取dicom文件，主要是爲了將dicom文件轉換爲numpy矩陣，便於輸入神經網絡，讀取dicom文件可分爲兩種情況，一.單獨的dicom文件 二.一系列dicom文件，前者只是一張切片，通常是X光片，後者是很多張切片，合在一起通常代表CT圖像。
一、讀取dicom文件
file = sitk.ReadImage(filepath)
獲取基本信息，大小，像素間距，座標原點，方向
file.GetSize()
file.GetOrigin()
file.GetSpacing()
file.GetDirection()
輸出信息類似下面這樣
還可以獲取很多其它信息，這些信息以字典的形式存儲，稱爲元數據
上面是字典的鍵，具體爲什麼是這種形式，還不太清楚
字典的值形式如下
上面輸出的只是一小部分信息，利用microDicom軟件打開一個dicom文件，可以看到詳細的元信息
當然，最最重要的還是像素矩陣，這是我們用來訓練模型的原料啊
pixel_array = sitk.GetArrayFromImage(file)#這個file是之前讀取出來的文件
二、讀取dicom序列
reader = sitk.ImageSeriesReader()
reader.MetaDataDictionaryArrayUpdateOn()#這一步是加載公開的元信息
reader.LoadPrivateTagsOn()#這一步是加載私有的元信息
series_IDs = sitk.ImageSeriesReader.GetGDCMSeriesIDs(directorypath)#根據文件夾獲取序列ID,一個文件夾裏面通常是一個病人的所有切片，會分爲好幾個序列
dicom_names = reader.GetGDCMSeriesFileNames( directorypath,series_ID)#選取其中一個序列ID,獲得該序列的若干文件名
reader.SetFileNames(dicom_names)#設置文件名
image3D = reader.Execute()#讀取dicom序列
image3D是一個三維矩陣，也就是說是一個三維的立體的數據，可以像讀取一張切片一樣，讀取它的原點，像素間隔，方向，等基本信息
但是元信息的讀取，不能通過image3D本身，要通過reader
reader.GetMetaDataKeys(slice_index)
reader.GetMetaData(slice_index,key)
通過切片的索引來讀取屬於該切片的鍵，然後通過切片索引與鍵獲取相應的值，這裏的鍵值對與單張切片的形式一樣