pydicom.dcmread无法读取

时间: 2024-06-07 21:10:04 浏览: 108
如果 `pydicom.dcmread` 函数无法读取您的 DICOM 文件,您可以尝试以下几个方法: 1. 确保您的 DICOM 文件路径正确,并且该文件存在于该路径中。 2. 确保您的 DICOM 文件符合 DICOM 标准。您可以使用其他 DICOM 查看器来验证您的文件是否正确。 3. 尝试使用 `force=True` 参数来读取文件。这可能会强制解析文件,即使它不符合 DICOM 标准。 4. 尝试使用 `specific_tags` 参数来仅读取您需要的标签。这可能会减少解析文件所需的时间和内存。 5. 如果您的 DICOM 文件使用了非标准编码,请确保您已经正确设置了编码器。 如果您仍然无法读取您的 DICOM 文件,请尝试在 PyPI 上搜索其他 DICOM 库或与您的 DICOM 文件兼容的库。
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def getScanTime(filename): ds = pydicom.dcmread(filename) time = ds.AcquisitionTime #print(time)#AcquisitionTime#ContentTime time = evalTime(time)#-evalTime(ds.StudyTime) #print(ds.dir('Time')) #information['NumberOfFrames'] = ds.NumberOfFrames return time帮我详细介绍一下这段代码

这段代码是一个Python函数,其名称为`getScanTime`,函数接受一个DICOM文件的文件名作为输入。函数使用`pydicom`库来读取DICOM文件,并从文件中提取扫描时间(AcquisitionTime)的值。然后,它将使用`evalTime`函数来将时间值转换为秒数的形式(即,将时间字符串转换为时间戳)。最后,函数返回扫描时间的秒数值。 这个函数的主要操作可以分为以下几个步骤: 1. 使用`pydicom.dcmread`函数读取DICOM文件,并将结果存储在`ds`变量中。 2. 从`ds`中获取扫描时间值(`ds.AcquisitionTime`)。 3. 使用`evalTime`函数将时间字符串转换为秒数值。 4. 返回扫描时间的秒数值。 请注意,这段代码中使用的`evalTime`函数是未定义的,因此无法确定其实现细节。

[pydicom.dcmread(os.path.join(data_path,file_name))for file_name in os.listdir(data_path)]有啥错误么

这行代码的作用是读取一个文件夹(`data_path`)中的所有 DICOM 文件。如果该文件夹下的所有文件都是 DICOM 文件,那么这行代码应该可以正常工作。 如果你遇到了错误,需要检查以下几点: 1. `data_path` 是否指向正确的文件夹,且该文件夹中确实包含 DICOM 文件。 2. 你是否已经导入了 `pydicom` 库,如果没有,需要先安装和导入该库。 3. 确认你的代码中是否有语法错误或其他错误。 如果以上步骤都没有解决问题,可以考虑提供更详细的错误信息,以便更好地定位问题。

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def findContours(path,isPlot=False): dcmSOPs = findSOPs(path) #path,rtFile = os.path.split(rvFileName) paths = list(map(str,path.split("\\"))) patient = paths[3] time = paths[4] rvFile = path+'\\RS.{}'.format(patient)+'.CT_{}%.dcm'.format(time) ds = pydicom.dcmread(rvFile) contours = ds.ROIContourSequence dcmFile = path+'\\CT.{}'.format(patient)+'.Image {}.dcm'.format(str(int(1))) ds = pydicom.dcmread(dcmFile) dcmOrigin = ds.ImagePositionPatient dcmSpacing = ds.PixelSpacing # GTV 为第二个轮廓 numberOfContours = len(contours[1].ContourSequence) cuts = [] # 找出包含GTV的CT minXY = 600 maxXY = -1 for k in range(0,numberOfContours): rfContent = contours[1].ContourSequence[k] # 读取该靶区所在CT切片的信息 dcmUID = rfContent.ContourImageSequence[0].ReferencedSOPInstanceUID #print(numberOfContours,len(dcmSOPs),dcmUID) #print(k,dcmSOPs.index(dcmUID)) cuts.append(dcmSOPs.index(dcmUID)) numberOfPoints = rfContent.NumberOfContourPoints # 该层靶区曲线点数 conData = np.zeros((numberOfPoints,3)) # 存储靶区曲线各点的世界坐标 pointData = np.zeros((numberOfPoints,2)) # 存储靶区曲线各点的网格体素坐标 #将靶区勾画的曲线坐标由世界坐标系转换为网格体素坐标 for jj in range(0,numberOfPoints): ii = jj*3 conData[jj,0] = rfContent.ContourData[ii+0] #轮廓世界坐标系 conData[jj,1] = rfContent.ContourData[ii+1] conData[jj,2] = rfContent.ContourData[ii+2] pointData[jj,0] = round( (conData[jj,0] - dcmOrigin[0])/dcmSpacing[0] ) #轮廓X坐标 pointData[jj,1] = round( (conData[jj,1] - dcmOrigin[1])/dcmSpacing[1] ) #轮廓Y坐标 minX = np.min(pointData[:,0]) maxX = np.max(pointData[:,0]) minY = np.min(pointData[:,1]) maxY = np.max(pointData[:,1]) if minXY>minX: minXY = minX elif minXY>minY: minXY = minY elif maxXY<maxX: maxXY = maxX elif maxXY<maxY: maxXY = maxY #print('minXY={}'.format(minXY),'maxXY={}'.format(maxXY)) cuts = np.array(cuts) writeToFile(cuts,path+'\\GTV_indexs.txt') return minXY,maxXY,cuts

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