이 블로그는 Python에서 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) 형식을 처리하는 데 사용되는 imageio 라이브러리에 대해 다룹니다. DICOM은 의료 이미징을 위한 표준 형식으로 사용되며, 이미지나 의료 정보를 저장하고 전송하기 위해 주로 사용됩니다.

imageio 라이브러리

imageio는 Python에서 이미지 I/O 작업을 수행하는 간단하고 강력한 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 다양한 이미지 형식을 읽고 쓸 수 있으며, 이미지 데이터를 처리하고 조작하는 다양한 기능을 제공합니다. imageio는 특히 Python에서 DICOM 형식을 처리하는 데 매우 유용합니다.

DICOM 이미지 읽기

imageio를 사용하여 DICOM 이미지를 읽는 방법은 다음과 같습니다.

import imageio

# DICOM 이미지 파일 읽기
dicom_image = imageio.imread("image.dcm")

# 이미지 확인하기
imageio.imshow(dicom_image)

위의 코드 예시에서는 imageio.imread() 함수를 사용하여 DICOM 이미지 파일을 읽고, imageio.imshow() 함수를 사용하여 이미지를 확인합니다.

DICOM 이미지 쓰기

imageio를 사용하여 DICOM 형식으로 이미지를 저장하는 방법은 다음과 같습니다.

import imageio

# DICOM 이미지 파일 작성
imageio.imwrite("new_image.dcm", dicom_image)

위의 코드 예시에서는 imageio.imwrite() 함수를 사용하여 DICOM 형식으로 이미지를 저장합니다. 이때, 이미지를 저장할 파일 경로와 이미지 데이터를 인자로 전달합니다.

DICOM 데이터 처리

imageio를 사용하여 DICOM 이미지 데이터를 처리하는 방법은 다음과 같습니다.

import imageio
import numpy as np

# DICOM 이미지 파일 읽기
dicom_image = imageio.imread("image.dcm")

# 이미지 정보 확인
print("Image shape:", dicom_image.shape)
print("Pixel type:", dicom_image.dtype)

# 이미지 픽셀값 조작
dicom_image *= 2.0
dicom_image = np.clip(dicom_image, 0, 255)

# 수정된 이미지 저장
imageio.imwrite("modified_image.dcm", dicom_image)

위의 코드 예시에서는 imageio.imread() 함수를 사용하여 DICOM 이미지 파일을 읽고, numpy를 활용하여 이미지 데이터를 조작하는 방법을 보여줍니다. 이미지 데이터의 형태(shape)와 픽셀 타입(dtype)을 확인하고, 픽셀 값을 조작한 뒤 imageio.imwrite() 함수를 사용하여 수정된 이미지를 저장합니다.

결론

Python에서 DICOM 형식을 처리할 때에는 imageio 라이브러리를 활용하면 간편하고 효과적으로 작업할 수 있습니다. DICOM 이미지를 읽고 쓰는 방법과 이미지 데이터를 처리하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이제 여러분은 imageio를 사용하여 DICOM 이미지 형식을 다루는 데 필요한 기술을 익힐 수 있습니다.