Python——劃分Nifti對應(yīng)模態(tài)數(shù)據(jù)并整理

問題：把DICOM的數(shù)據(jù)用MRIcron的dcm2niigui.exe轉(zhuǎn)好格式以后每個(gè)被試的全部模態(tài)都在一個(gè)文件夾內(nèi)，but，有人給了你一個(gè)名單，只要那些人的某幾個(gè)模態(tài)的數(shù)據(jù)，比如T1像和DTI，所以該怎么辦？
人數(shù)少時(shí)一個(gè)一個(gè)操作很方便，但數(shù)量大了就發(fā)現(xiàn)代碼的方便之處，而Python正是處理這些任務(wù)明智的選擇。
So，let‘s begin

• 最初想法是在當(dāng)前的文件夾中處理，但是考慮到還要刪除其余不需要的文件，不如以最簡單的方式，就是建立一個(gè)新的文件夾來存放這些結(jié)果數(shù)據(jù)。
  比如我這里zhongxin和zhongxin_done就分別是當(dāng)前的文件夾和新建的要存放分好類數(shù)據(jù)的文件夾。

image.png

看下未整理之前的轉(zhuǎn)完格式后的文件夾里的數(shù)據(jù)形式：

image.png

代碼如下（以后可以迭代）：

#coding=utf-8
#20190107 Nifti分類及拷貝
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復(fù)制到新的文件夾中，因此先建立對應(yīng)的文件夾
    os.makedirs(u'F:\\zhongxin_done' + u'\\' + son)
    new_son_dir = os.path.join(new_dir,son)
    # 在每個(gè)人的文件夾內(nèi)建立T1和DTI子文件夾存放其對應(yīng)模態(tài)的數(shù)據(jù)
    os.makedirs(new_son_dir + u'\\' + 't1')
    os.makedirs(new_son_dir + u'\\' + 'dti')

    # 查找對應(yīng)模態(tài)的文件
    grand_son_path = root_dir + u'\\'+ son
    # 此處會列出當(dāng)前文件夾下全部的一級文件和子文件夾名稱
    grand_son_dir = os.listdir(grand_son_path)
    # print(grand_son_dir)
    # 選取對應(yīng)的模態(tài)并進(jìn)行拷貝
    for name in grand_son_dir:
        oldfile= root_dir + u'\\' + son + u'\\' + name
        newfile_dir = new_son_dir 
        # 根據(jù)文件的命名特征分類Nifti,比如這里'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')

結(jié)果如下：

image.png

每個(gè)被試的文件夾下都有兩個(gè)文件夾存放對應(yīng)模態(tài)，success。

但這就完了嗎？
Absolutely not！Why？
因?yàn)橐话阆襁@樣命名有規(guī)則的文件雖然很容易處理，但并非總是如此，總有一種混亂令你感動，比如像下面這樣轉(zhuǎn)完格式以后毫無頭緒的文件類型：

image.png

這樣就沒辦法了嗎？No！
可以在DICOM狀態(tài)讀取它的模態(tài)信息提前把各個(gè)模態(tài)分好類再轉(zhuǎn)格式。此時(shí)需要用到讀取DICOM信息的函數(shù)。使用Matlab或者Python都可以。我這里使用的是pydicom包。

使用dicominfo('filename') 函數(shù)，比如：
使用如下命令可得到下圖的信息，然后從SeriesDescription一欄讀取掃描的該模態(tài)信息，比如這里是ep2d_bold_moco_p2：dicominfo('H:\xxx\xxx')

image.png

這是matlab讀取出來的結(jié)果：

image.png

這是pydicom讀取出來的結(jié)果：

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

image.png

會發(fā)現(xiàn)讀出來是一樣的，都包含了被試的很多信息。

就是這樣，The fishing skill is over。之后再迭代吧。

20190107