Nifti文件分类及整理与如何从读取DICOM读取模态信息

Python——划分Nifti对应模态数据并整理

问题：把DICOM的数据用MRIcron的dcm2niigui.exe转好格式以后每个被试的全部模态都在一个文件夹内，but，有人给了你一个名单，只要那些人的某几个模态的数据，比如T1像和DTI，所以该怎么办？
人数少时一个一个操作很方便，但数量大了就发现代码的方便之处，而Python正是处理这些任务明智的选择。
So，let‘s begin

• 最初想法是在当前的文件夹中处理，但是考虑到还要删除其余不需要的文件，不如以最简单的方式，就是建立一个新的文件夹来存放这些结果数据。
  比如我这里zhongxin和zhongxin_done就分别是当前的文件夹和新建的要存放分好类数据的文件夹。

image.png

看下未整理之前的转完格式后的文件夹里的数据形式：

image.png

代码如下（以后可以迭代）：

#coding=utf-8
#20190107 Nifti分类及拷贝
import sys
import os
import shutil

root_dir = u"F:\\zhongxin"
son_dir = os.listdir(root_dir)
new_dir = u'F:\\zhongxin_done'

# print(son_dir)
for son in son_dir:
    # 思路是把需要的T1和DTI复制到新的文件夹中，因此先建立对应的文件夹
    os.makedirs(u'F:\\zhongxin_done' + u'\\' + son)
    new_son_dir = os.path.join(new_dir,son)
    # 在每个人的文件夹内建立T1和DTI子文件夹存放其对应模态的数据
    os.makedirs(new_son_dir + u'\\' + 't1')
    os.makedirs(new_son_dir + u'\\' + 'dti')

    # 查找对应模态的文件
    grand_son_path = root_dir + u'\\'+ son
    # 此处会列出当前文件夹下全部的一级文件和子文件夹名称
    grand_son_dir = os.listdir(grand_son_path)
    # print(grand_son_dir)
    # 选取对应的模态并进行拷贝
    for name in grand_son_dir:
        oldfile= root_dir + u'\\' + son + u'\\' + name
        newfile_dir = new_son_dir 
        # 根据文件的命名特征分类Nifti,比如这里't1mprsag'就是T1像
        if 't1mprsag' in name:
            shutil.copy(oldfile,newfile_dir + u'\\' + 't1')
        if 'ep2ddiffDTI' in name:
            shutil.copy(oldfile,newfile_dir + u'\\' + 'dti')

结果如下：

image.png

每个被试的文件夹下都有两个文件夹存放对应模态，success。

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但这就完了吗？
Absolutely not！Why？
因为一般像这样命名有规则的文件虽然很容易处理，但并非总是如此，总有一种混乱令你感动，比如像下面这样转完格式以后毫无头绪的文件类型：

image.png

这样就没办法了吗？No！
可以在DICOM状态读取它的模态信息提前把各个模态分好类再转格式。此时需要用到读取DICOM信息的函数。使用Matlab或者Python都可以。我这里使用的是pydicom包。

使用dicominfo('filename') 函数，比如：
使用如下命令可得到下图的信息，然后从SeriesDescription一栏读取扫描的该模态信息，比如这里是ep2d_bold_moco_p2：dicominfo('H:\xxx\xxx')

image.png

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这是matlab读取出来的结果：

image.png

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这是pydicom读取出来的结果：

import pydicom
filename = r"C://xxx//xxx.IMA"
dcm = pydicom.read_file(filename)
print(dcm)

image.png

会发现读出来是一样的，都包含了被试的很多信息。

就是这样，The fishing skill is over。之后再迭代吧。

20190107