DICOM規格のサンプルデータを入手する【Python】

DICOM画像を用いたプログラムを書く際に最初の関門はDICOM画像を取得することです。実臨床の患者データは当然外に持ち出すことはできませんが、開発環境にDICOMデータをコピーできないとプログラムのデバッグができませんよね？そこで、ここではテスト用に使えるDICOM画像のデータセットを紹介します。なお、実際に使う際はそれぞれの画像のライセンス条項を確認してください。

Pydicom – テストデータ

Pydicomパッケージの組み込みのテストデータで、Pydicomのインストールによってローカルに保存されます。Pydicomパッケージについてはこちらをご覧ください。

テストデータの一覧はこちらで確認できます。CT / MRI / 超音波 / 核医学画像のほかに放射線治療計画データなども含まれています。

pydicom.dataモジュールのget_testdata_file関数 / get_testdata_files関数で指定したテストデータのローカルでの保存場所のパスを取得できます。
例えば、「CT_small.dcm」の保存場所は

import pydicom
path = pydicom.data.get_testdata_file('CT_small.dcm')
print(path)

C:\Users\●●●●\Anaconda3\lib\site-packages\pydicom\data\test_files\CT_small.dcm

のように取得できます。(保存場所は環境によって異なります)

ここで取得したテストデータのパスからDICOMファイルの読み込み方はこちらをご覧ください。

それぞれのモダリティーの代表的な画像をお示しします。(ここに示した画像以外にも多数収録されています)

CR画像

RG1_J2KR.dcm

CT画像

CT_small.dcm

MRI画像

MR_small.dcm

MR2_J2KR.dcm

超音波画像

color3d_jpeg_baseline.dcm

心臓超音波のシネ画像です。

US1_UNCI.dcm

核医学画像

JPEG-LL.dcm

放射線治療計画

DICOM-RTデータには画像は含まれず、DICOMのメタ情報のみで構成されます。

rtdose.dcm

放射線治療計画の線量分布を表すDICOM-RTデータです。

rtplan.dcm

放射線治療計画におけるプランニングを表すDICOM-RTデータです。

rtstruct.dcm

放射線治療計画におけるコンツーリングを表すDICOM-RTデータです。

JIRA – DICOMの世界

• http://www.jira-net.or.jp/dicom/dicom_data_01_02.html

JIRA(日本画像医療システム工業会)によるサンプルのDICOM画像です。CR画像やCT画像、MRI画像などの一般的な画像データがそろっています。

ここで得られるCT/MRIデータは各部位の代表的なスライスのみで、３次元データとして取得することはできません。

Visible Human Project CT Datasets

• https://mri.radiology.uiowa.edu/visible_human_datasets.html

NLMによる人体の内部構造を三次元画像のデータで再構成するプロジェクトであるVisible Human ProjectのCTデータセットです。このCTデータセットはアイオワ大学によって公開されています。

「Regional Tar Files (download)」からDICOMデータをダウンロードできます。ダウンロードされたファイルはLinuxでよく用いられるtar.gz形式なので、7-Zipなどの対応している解凍ソフトで解凍してください。(7-Zipではxxxxx.tar.gz → xxxxx.tar → xxxxxと２段階で解凍する必要があります)

ここで得られるDICOMデータは1mmスライスのCT画像で、再構成することで３次元データにすることができます。

スポンサーリンク