【Python】DICOMファイルを扱うpydicomのインストール

DICOMファイルをPythonで扱うなら、pydicom一択です。
これ以上は、検索して調査する必要はありません。

本記事の内容

pydicomとは？
pydicomのシステム要件
pydicomのインストール
pydicomの動作確認

それでは、上記に沿って解説していきます。

pydicomとは？

pydicomは、DICOMファイルを扱うためのPythonライブラリです。
すべてPythonだけで記述されています。

C言語のAPIを利用（バインディング）などは、一切していません。
特殊な処理をする場合、バインディングはよくあることです。

でも、pydicomはそうではなく、すべてPythonで開発されています。
その意味では、pydicomをPure Pythonと呼ぶことができますね。

なお、DICOMファイルを普通は見れません。
Windows標準のビューワーなどでは、開くことすらできません。

GIMPでなんとか次のように開くことができました。

pydicomで処理（pngに変換）した場合は、次のようにちゃんと見れています。

だからこそ、pydicomスゴイねとなるわけです。

以上、pydicomについて説明しました。
次は、pydicomのシステム要件を確認します。

pydicomのシステム要件

現時点（2021年7月）でのpydicomの最新バージョンは、2.1.2となります。
この最新バージョンは、2020年12月10日にリリースされています。

pydicomのシステム要件は、次の点に注意しましょう。

OS
Pythonバージョン
Numpy

下記でそれぞれの説明をします。

OS

サポートOSに関しては、以下を含むクロスプラットフォーム対応となります。

Windows
macOS
Linux

基本的には、pydicomはOSを問わないということです。
ただ、Pythonのバージョンには注意が必要となります。

Pythonバージョン

サポート対象となるPythonのバージョンは以下。

Python 3.6
Python 3.7
Python 3.8
Python 3.9

これを見る限り、古いPythonはダメということです。
それに、近いうちにPython 3.6もサポート対象外になるでしょう。

以下は、Python公式開発サイクルです。

バージョン	リリース日	サポート期限
3.6	2016年12月23日	2021年12月
3.7	2018年6月27日	2023年6月
3.8	2019年10月14日	2024年10月
3.9	2020年10月5日	2025年10月

pydicomは、この公式サイクルに準じています。
そうだとすれば、pydicomも2021年中にPython 3.6のサポートをやめるということです。

Numpy

Numpy公式
https://numpy.org/

Numpyに関しては、必須ではありません。
ただし、Pixel Dataをndarrayに変換する場合は必要なライブラリとなります。

Pixel Dataからndarrayへの変換ができると、何が嬉しいのでしょうか？
DICOMをJPEGなどに変換できるようになります。

つまり、DICOMを一般的な画像形式に変換できるようになるのです。
これは、嬉しいですね。

したがって、Numpyは必ず事前にインストールしておきましょう。
NumpyをインストールせずにPixel Dataをndarrayへの変換しようとすると、次のエラーが出ます。

RuntimeError: The following handlers are available to decode the pixel data however they are missing required dependencies: Numpy (req. NumPy)

Numpyのインストールは、次の記事で説明しています。

まとめ

Numpyのインストールを必須とすると、Python 3.7以降が要件となります。
そうなると、pydicomはそこそこ新しいPythonじゃないとインストールできないと言えます。

pydicomのシステム要件は、Pythonのバージョンに最も注意すべきでしょうね。
あと、Numpyは事前にインストールしておきます。

以上、pydicomのシステム要件について説明しました。
次は、pydicomをインストールしていきます。

pydicomのインストール

最初に、Pythonのバージョンを確認しておきます。

>python -V
Python 3.9.6

現時点（2021年7月）で最新版のPython 3.9.6となります。
Pythonのアップグレード方法については、次の記事でまとめています。

次に、現状のインストール済みパッケージを確認しておきます。

>pip list
Package    Version
---------- -------
numpy      1.21.0
pip        21.1.3
setuptools 57.0.0

事前にNumpyはインストール済みです。

次にするべきことは、pipとsetuptoolsの更新です。
pipコマンドを使う場合、常に以下のコマンドを実行しておきましょう。

python -m pip install --upgrade pip setuptools

では、pydicomのインストールです。
pydicomのインストールは、以下のコマンドとなります。

pip install pydicom

インストールは、すぐに終わります。
では、どんなパッケージがインストールされたのかを確認しましょう。

>pip list
Package    Version
---------- -------
numpy      1.21.0
pip        21.1.3
pydicom    2.1.2
setuptools 57.0.0

pydicomパッケージのみが、インストールされました。
依存するパッケージが少ないと、pydicomを導入するのは容易です。
これだけシンプルだと、すでに動いている環境にもpydicomを導入しやすいですね。

以上、pydicomのインストールについて説明しました。
次は、pydicomの動作確認を行います。

pydicomの動作確認

pydicomの動作確認を行います。
事前準備として、次のURLからDICOMファイルをダウンロードします。

pydicomのGitHubページ
https://github.com/pydicom/pydicom/blob/master/pydicom/data/test_files/CT_small.dcm

以下が、動作確認用のコードとなります。

from pydicom import dcmread
from pydicom.data import get_testdata_file

path = get_testdata_file("CT_small.dcm")
ds = dcmread(path)

print(len(ds.PixelData))

「CT_small.dcm」は、ダウンロードしたDICOMファイルです。
上記コードを実行した結果は、次のような表示となります。

「CT_small.dcm」のバイト数を表示しています。
ただ、表面上に見えるバイト数とは異なるようです。