将DICOM图像传入pyrtorch并且进行数据预处理

将 DICOM 图像传入 PyTorch 并进行数据预处理的过程可以分为以下几个步骤：

1. 读取 DICOM 数据：使用 PyDICOM 库读取 DICOM 数据，获取图像像素值和元数据信息。

import pydicom
import numpy as np

def load_dicom(file_path):
    dicom_data = pydicom.read_file(file_path)
    pixel_array = dicom_data.pixel_array.astype(np.float32)
    metadata = {
        'patient_id': dicom_data.PatientID,
        'study_date': dicom_data.StudyDate,
        'modality': dicom_data.Modality,
        # 其他元数据信息
    }
    return pixel_array, metadata

2. 数据预处理：对 DICOM 数据进行预处理，例如缩放、裁剪、归一化等操作。

from torchvision import transforms

def preprocess(pixel_array):
    # 缩放到 256x256 大小
    transform = transforms.Compose([
        transforms.ToPILImage(),
        transforms.Resize((256, 256)),
        transforms.ToTensor(),
    ])
    tensor = transform(pixel_array)
    # 归一化到 [0, 1] 范围
    tensor = tensor / tensor.max()
    return tensor

3. 将数据转换为 PyTorch 张量：将经过预处理的数据转换为 PyTorch 张量。

import torch

def to_tensor(pixel_array):
    tensor = torch.from_numpy(pixel_array)
    tensor = tensor.unsqueeze(0)  # 增加 batch 维度
    return tensor

4. 完整代码：将以上步骤组合起来，可得到将 DICOM 数据传入 PyTorch 并进行数据预处理的完整代码。

import pydicom
import numpy as np
import torch
from torchvision import transforms

def load_dicom(file_path):
    dicom_data = pydicom.read_file(file_path)
    pixel_array = dicom_data.pixel_array.astype(np.float32)
    metadata = {
        'patient_id': dicom_data.PatientID,
        'study_date': dicom_data.StudyDate,
        'modality': dicom_data.Modality,
        # 其他元数据信息
    }
    return pixel_array, metadata

def preprocess(pixel_array):
    transform = transforms.Compose([
        transforms.ToPILImage(),
        transforms.Resize((256, 256)),
        transforms.ToTensor(),
    ])
    tensor = transform(pixel_array)
    tensor = tensor / tensor.max()
    return tensor

def to_tensor(pixel_array):
    tensor = torch.from_numpy(pixel_array)
    tensor = tensor.unsqueeze(0)
    return tensor

file_path = 'path/to/dicom/file'
pixel_array, metadata = load_dicom(file_path)
tensor = preprocess(pixel_array)
tensor = to_tensor(tensor)