GEMS_Ultrasound_MovieGroup_001(python下進行private tag data(private creator)數據提取)

主要是通過查看pydicom讀取dicom文件的輸出查找存儲視頻的array和圖片的長和寬

try:
    dataset = pydicom.dcmread(dicom_file_path)
except:
    print('unreadable dcm file!')
    continue

try:
    patient_id = dataset[0x0010, 0x0020].value
except:
    print('no patient id in dcm!')
    continue

#單個dcm文件可能保存了多個video
#len(dataset[0x7fe1, 0x1001][0][0x7fe1, 0x1010][0][0x7fe1, 0x1020]則代表保存video的個數
#store_array_idx代表保存視頻的索引
for store_array_idx in np.arange(len(dataset[0x7fe1, 0x1001][0][0x7fe1, 0x1010][0][0x7fe1, 0x1020].value)):
    #檢測存儲保存視頻長和寬的list(e.g. [612, 278, 0, 2])是否在(0x7fe1, 0x1086) in dataset[0x7fe1, 0x1001][0][0x7fe1, 0x1010][0][0x7fe1, 0x1020][store_array_idx][0x7fe1, 0x1026]是否存在
    #保存視頻長和寬的list(e.g. [640, 512, 0, 2])一般出現在最後幾個tag當中，都是連續出現，所以從後開始搜尋，可能在一個video中出現多組長寬組合
    #hw_begin代表第一個長和寬list出現在倒數第幾個開始(由於可能由多組list)
    hw_begin = 0
    for i in np.arange(1, 11, 1):
        if (0x7fe1, 0x1086) in dataset[0x7fe1, 0x1001][0][0x7fe1, 0x1010][0][0x7fe1, 0x1020][store_array_idx][0x7fe1, 0x1026][-i].keys():
            hw_begin = i
            break
    if hw_begin == 0:
        continue

    #hw_end代表最後一個長和寬list出現在倒數第幾個
    for i in np.arange(hw_begin, 11, 1):
        if (0x7fe1, 0x1086) in dataset[0x7fe1, 0x1001][0][0x7fe1, 0x1010][0][0x7fe1, 0x1020][store_array_idx][0x7fe1, 0x1026][-i].keys() and (0x7fe1, 0x1086) not in dataset[0x7fe1, 0x1001][0][0x7fe1, 0x1010][0][0x7fe1, 0x1020][store_array_idx][0x7fe1, 0x1026][
                    -(i + 1)].keys():
            hw_end = i
            break
    #在dcm文件存儲的第store_array_idx個的video可以由多個存儲array的tag生成
    #len(dataset[0x7fe1, 0x1001][0][0x7fe1, 0x1010][0][0x7fe1, 0x1020][store_array_idx][0x7fe1, 0x1036].value)即爲存儲當前video組成的array的個數
    #一個video對應多個tag的array，順序按照tag的順序將多個array組合即能生成當前的整個video
    num_private_arrays = len(
        dataset[0x7fe1, 0x1001][0][0x7fe1, 0x1010][0][0x7fe1, 0x1020][store_array_idx][0x7fe1, 0x1036].value)
    private_arrays = dataset[0x7fe1, 0x1001][0][0x7fe1, 0x1010][0][0x7fe1, 0x1020][store_array_idx][0x7fe1, 0x1036]
    num_imgs_total = 0
    height_list = []
    width_list = []
    store_array_idx_existence_check = 0
    for idx in np.arange(num_private_arrays):
        if idx == 0:
            save_dir = ... + '_' + str(store_array_idx) + '/'
            os.makedirs(save_dir)
            #這裏保存時，由於一個的dcm存儲多個video，那以該dcm的名字+'_' + str(store_array_idx)作爲文件夾名存儲多個video
        for j in np.arange(hw_begin, (hw_end + 1), 1):
            height_temp = dataset[0x7fe1, 0x1001][0][0x7fe1, 0x1010][0][0x7fe1, 0x1020][store_array_idx][0x7fe1, 0x1026][-j][0x7fe1, 0x1086][0]
            width_temp = dataset[0x7fe1, 0x1001][0][0x7fe1, 0x1010][0][0x7fe1, 0x1020][store_array_idx][0x7fe1, 0x1026][-j][0x7fe1, 0x1086][1]
            # 檢測array是否存在
            if (0x7fe1, 0x1060) not in private_arrays[idx].keys():
                continue
            if len(private_arrays[idx][0x7fe1, 0x1060].value) % (height_temp * width_temp) == 0:
            #array中元素的個數不一定整除長寬之積(height_temp * width_temp)
                height = height_temp
                width = width_temp
                num_imgs = np.int(len(private_arrays[idx][0x7fe1, 0x1060].value) / (height * width))
                #將存儲uint8元素的array轉成存儲numpy元素的array
                imgs_array = np.array(np.frombuffer(private_arrays[idx][0x7fe1, 0x1060].value, dtype='uint8')).reshape(num_imgs, width, height)
                print(len(private_arrays[idx][0x7fe1, 0x1060].value), height, width, num_imgs)
                for img_idx in np.arange(num_imgs_total, (num_imgs_total + num_imgs), 1):
                    cv2.imwrite(save_dir + "Out_%04d.bmp" % (img_idx),imgs_array)
                num_imgs_total += num_imgs