dcmSOPs = findSOPs(path) paths = list(map(str,path.split(""))) patient = paths[-2] time = paths[-1] rvFile = path+'\RS.{}'.format(patient)+'.CT_1.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 numberOfContours = len(contours[labelID].ContourSequence) print("time",time,": numberOfContourPts=",numberOfContours) cuts = [] 用中文按行解释

时间: 2024-04-26 16:21:38 浏览: 98
这段代码主要是对 DICOM 文件进行操作的。首先,通过调用函数 `findSOPs` 找到路径为 `path` 的 DICOM 文件的 SOP 序列。然后,将路径 `path` 按照 `'/'` 分割成一个列表 `paths`。其中,`paths[-2]` 表示病人信息,`paths[-1]` 表示时间信息。接着,根据病人信息和时间信息组成 ROI 文件的路径 `rvFile`,并且读取该文件中的 ROIContourSequence。之后,根据病人信息组成 CT 文件的路径 `dcmFile`,并且读取该文件中的 ImagePositionPatient 和 PixelSpacing。最后,根据给定的标签 ID `labelID`,获取对应轮廓的 ContourSequence 中的点的数量,并且将结果存入变量 `numberOfContours`。最后,将空列表 `cuts` 返回。
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dcmSOPs = findSOPs(path) paths = list(map(str,path.split("\\"))) patient = paths[-2] time = paths[-1] rvFile = path+'\\RS.{}'.format(patient)+'.CT_1.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 numberOfContours = len(contours[labelID].ContourSequence) print("time",time,": numberOfContourPts=",numberOfContours) cuts = [] 按行解释这段代码

Sure, here is an explanation of the provided code snippet: 1. `dcmSOPs = findSOPs(path)` - This line is calling a function `findSOPs` that presumably returns a list of DICOM file paths in the given `path` directory. 2. `paths = list(map(str,path.split("\\")))` - This line is splitting the `path` string using the backslash as a separator and then converting each element to a string and storing them in a list called `paths`. 3. `patient = paths[-2]` - This line is extracting the second last element from the `paths` list and storing it in a variable called `patient`. 4. `time = paths[-1]` - This line is extracting the last element from the `paths` list and storing it in a variable called `time`. 5. `rvFile = path+'\\RS.{}'.format(patient)+'.CT_1.dcm'.format(time)` - This line is creating a file path for a DICOM file with the name `RS.<patient>.CT_1.dcm` in the given `path` directory. 6. `ds = pydicom.dcmread(rvFile)` - This line is reading the DICOM file at the `rvFile` path using the `pydicom` library and storing it in a `Dataset` object called `ds`. 7. `contours = ds.ROIContourSequence` - This line is extracting the contour sequence from the `ds` dataset and storing it in a variable called `contours`. 8. `dcmFile = path+'\\CT.{}'.format(patient)+'.Image {}.dcm'.format(str(int(1)))` - This line is creating a file path for a DICOM file with the name `CT.<patient>.Image 1.dcm` in the given `path` directory. 9. `ds = pydicom.dcmread(dcmFile)` - This line is reading the DICOM file at the `dcmFile` path using the `pydicom` library and storing it in a `Dataset` object called `ds`. 10. `dcmOrigin = ds.ImagePositionPatient` - This line is extracting the image position patient from the `ds` dataset and storing it in a variable called `dcmOrigin`. 11. `dcmSpacing = ds.PixelSpacing` - This line is extracting the pixel spacing from the `ds` dataset and storing it in a variable called `dcmSpacing`. 12. `numberOfContours = len(contours[labelID].ContourSequence)` - This line is calculating the number of contour points for the `labelID`-th contour sequence in `contours` and storing it in a variable called `numberOfContours`. 13. `print("time",time,": numberOfContourPts=",numberOfContours)` - This line is printing the `time` and `numberOfContours` values to the console. 14. `cuts = []` - This line is initializing an empty list called `cuts`.

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

这段代码是用于在一个 DICOM 数据集中找到包含某个轮廓的 CT 切片,并将这些切片的索引写入文件中。其中,输入参数 `path` 是 DICOM 数据集的路径,`isPlot` 参数表示是否需要画出 CT 切片和轮廓,函数返回值是一个元组,包含了所有包含轮廓的 CT 切片的最小和最大索引,以及这些 CT 切片的索引列表。 具体实现上,该函数首先通过 `findSOPs()` 函数找到 DICOM 数据集中所有的 SOPInstanceUID,然后读取包含轮廓的靶区的信息,找出这些轮廓所在的 CT 切片的索引,并计算出所有 CT 切片的尺寸范围。最后,将包含轮廓的 CT 切片的索引写入文件中。
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