DICOM RTをpythonを使って解析する

放射線治療の分野ではDICOM RT形式のファイルを扱うことが多いが，これに関する日本語の記事が少ない。自分で何度も調べてしまうので備忘録としてメモする。

環境

pythonを使ってdicomを解析するときは pydicom があると便利。DICOM RTにも対応してくれている。
本稿ではanacondaでJupyterLabを使ったとして話を進める。単純に自分の好みなので，何でも良いけども。

開発の進め方

pydicomのインストールはanacondaに任せるとして，python(ここではipython)スクリプト上でimportする。

import dicom

そして使いたいdicomファイルを指定する。例えば

dicomplan_path="C:/Users/me/RP.dcm"

といった具合に。
そしてdicomファイルとして読み込む。

d=dicom.read_file(dicomplan_path)

これでdicomは読み込めた。
そうしたら，jupyterの補完機能を使えるので，例えば d.などと打ってtabを押せば候補が沢山出てくる。

そのうち，例えば

d.BeamSequence

などとしたとする。
そうすると

<Sequence, length 1, at 195B50D64F8>

とかでてきて，なんじゃそりゃ？となる。
そういうときは

d.BeamSequence[0]

とかしてやると中身がでてくる。

(0008, 0070) Manufacturer                        LO: 'Linac'
(0008, 0080) Institution Name                    LO: 'Hospital'
(0008, 1040) Institutional Department Name       LO: 'Radotherapy'
(0008, 1090) Manufacturer's Model Name           LO: 'Linac'
(0018, 1000) Device Serial Number                LO: '0123456'

みたいな感じ。
なのでその下にタグを追記すると下の階層にアクセスできる。
注意しなければならないのが，

d.BeamSequence[0](008,0070)

ではだめで，下記のように

d.BeamSequence[0][0x008,0x0070]

丸括弧でなく四角括弧，数字の前に"0x"をつけなければならない。
若き日の自分はこの"0x"をつけるのがわからずに随分悩んだことがあった。
そして，例えばSource-Axis Distanceは

d.BeamSequence[0][0x300a,0x00b4]

とすると，

(300a, 00b4) Source-Axis Distance                DS: '1000'

と返ってくるのだが，これを数値として使いたかったら

d.BeamSequence[0][0x300a,0x00b4].value

として'1000'として値を抜き出し，それをint()なりfloat()なりすると使えるようになる。
以上。

放射線治療に関するトピックが少ないので書いてみました。