python 遍历目录生成json_Python-获取所有MRI的dicom文件的序列并存入json文件

处理实验室数据时遇到新的需求：统计所有病人每次MRI都有哪些序列？

***本来已经实现的功能是在单个study下保存每个病人的每次MRI的序列，并生成.csv文件。原始数据文件结构如下：

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python代码实现-在每个病例中生成存储MRI序列的.csv文件

1.导入包

import glob

import os

import pydicom

import re

import pandas as pd

import json

2.在单个病例号下生成csv文件，保存每个病人的每次MRI的序列

def get_Dcm_info(folderPath):

count_study = 0

for every_study in os.listdir(folderPath):

count_study +=1

last_paths = glob.glob(os.path.join(folderPath,every_study,"MR","**"))#list

save_MRIInfo_path = os.path.join(folderPath,every_study,"MR")

MRI_list = os.listdir(os.path.join(folderPath,every_study,"MR"))

j = 0

for i in range(len(MRI_list)):

search = re.search(r'\~\$.*|.*\.csv',MRI_list[j])

if(search!=None):

MRI_list.remove(search[0])

else:

j +=1

dcm_info = pd.DataFrame(columns=([every_MRI for every_MRI in MRI_list]))#PANDA的列名

print(len(MRI_list),MRI_list)

for s in range(len(MRI_list)):

tmp_MRI= os.path.join(folderPath,every_study,"MR",MRI_list[s])

tmp_MRI_dicoms = os.listdir(tmp_MRI)

tmp_ser_names = []

print(tmp_MRI)

for j in range(len(tmp_MRI_dicoms)):

dcm = pydicom.read_file(os.path.join(tmp_MRI,tmp_MRI_dicoms[j]))

SeriesDescription = dcm.SeriesDescription

tmp_ser_names.append(SeriesDescription)

tmp_ser_names = list(set(tmp_ser_names))#对列表中的元素进行去重

dcm_info[MRI_list[s]] = tmp_ser_names

dcm_info.to_csv(save_MRIInfo_path+"\\"+every_study+"_Seriers_Info.csv",encoding="utf_8_sig")

print('共有',count_study,'个study')

3.设置文件夹路径，调用函数执行

MRfolder_path =r'D:\FinishedDataTotal\part3_3.0T\2019-12-11'

if os.path.isdir(MRfolder_path):#判断是否是文件夹

get_Dcm_info(MRfolder_path)#调用函数

else:

print(MRfolder_path,"is not dir")

4.生成的csv文件和结果

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结果说明：00225718为病例号，20140903、20141124为不同时期病人的MRI影像文件夹，生成的csv表格中有不同的序列有t1、t2、DWI、DCE增强序列等。

重点来了：python代码实现-统计所有病人的MRI序列，并最终保存在一个json文件中

5.函数定义

def get_dcmSeries_info(folderPath):

count_study = 0

total_List = []

for every_study in os.listdir(folderPath):

#final_study是提前定义的一个list,存放先要寻找的病例号

if every_study in final_study:

#print(type(every_study),every_study) # 00270431 00265856

count_study +=1

MRI_list = os.listdir(os.path.join(folderPath,every_study,"MR"))

j = 0

for i in range(len(MRI_list)):

search = re.search(r'\~\$.*|.*\.csv',MRI_list[j])

if(search!=None):

MRI_list.remove(search[0])

else:

j +=1

print(every_study,len(MRI_list),MRI_list)

tmp_allSeries_dict = {}

tmp_allSeries_List =[]

for s in range(len(MRI_list)):

tmp_MRI= os.path.join(folderPath,every_study,"MR",MRI_list[s])

tmp_MRI_dicoms = os.listdir(tmp_MRI)

tmp_ser_names = []

tmp_dict = {}

#print(tmp_MRI) #D:\FinishedDataTotal\part3_3.0T\2019-12-11\00225718\MR\20140903

for j in range(len(tmp_MRI_dicoms)):

dcm = pydicom.read_file(os.path.join(tmp_MRI,tmp_MRI_dicoms[j]))

SeriesDescription = dcm.SeriesDescription

tmp_ser_names.append(SeriesDescription)

tmp_ser_names = list(set(tmp_ser_names))#对列表中的元素进行去重

tmp_dict[MRI_list[s]] = tmp_ser_names

tmp_allSeries_List.append(tmp_dict)

tmp_allSeries_dict[every_study] = tmp_allSeries_List

#break #测试一个study

total_List.append(tmp_allSeries_dict)

#print(total_List)

with open("D:\\FinishedDataTotal\\Series_result.json",'a') as f:#数据写入json文件,a表示循环写入，不覆盖之前的内容

json.dump(total_List,f ,indent = 4)

print('共有',count_study,'个study')

5.定义文件路径并调用函数

MRfolder_path =r'D:\FinishedDataTotal\part3_3.0T\2019-12-11'

if os.path.isdir(MRfolder_path):#判断是否是文件夹

get_dcmSeries_info(MRfolder_path)#调用函数

else:

print(MRfolder_path,"is not dir")

6.生成的josn文件和结果

image.png

结果说明：多个病人的多次MRI序列全部存储在json文件中，00216624为病例号，20120917、20120306为两次MRI，红色方框内的是对应MRI的序列。

why json文件，半结构化数据形式，层次清晰，便于程序写入和读取。

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