JSRT vol76No11 「AI による放射線技術の発展」特集号誌上講座

 日本放射線技術学会雑誌 Vol 76 No11 Nov 2020　「AI による放射線技術の発展」特集号誌上講座が発刊されました．

この特集号に「Pydicomを使ってDICOM画像を操る」と題してPydicomの解説とサンプルプログラムを投稿しました．

サンプルプログや補足などを以下に記述します．

1.Pydicomとは

   Pydicomを簡単に紹介しました．

2.Pydicomプログラミングの準備

2.1.前提条件

• 筆者はAnacondaでPython環境をVersion3.7の環境を構築しました．

• Anacondaにはnumpy, matplotlib, pyQt5は含まれているので改めてインストールの必要はありません．

もしインストールされていないライブラリがあれば以下からインストールを行ってください．

• numpy     
• matplotlib
• OpenCV   
• PyQt5      

2.2. DICOM画像データセット

JSRTの標準デジタル画像データベース(DICOM版)の胸部CR画像をダウンロードして解凍します．

2.3.Pydicomのインストール

Pydicomのドキュメント（pydicom documentation，https://pydicom.github.io/pydicom/stable/）も是非参照してください．有用な情報がたくさん得られます．

３.Pydicomを使ってDICOM画像を操る

記事内で紹介したサンプルプログラムをダウンロードして解凍してください．

内容は以下の通りです．

3.1.DICOM画像を表示する

3.2.DICOM画像をPNGに変換する

3.3.DICOM画像の匿名化

3.4.DICOMタグ情報取得の関数化

3.5.セグメンテーションツールを作成する

AI研究のために自施設のDICOM画像を有効に利用できることを願っています．

質問や要望などありましたら　uesugi@do-johodai.ac.jp までメールをください．