Aspose.Medical DICOM do konwertera tekstu dla bazy wiedzy .NET
Jak przekonwertować pliki DICOM w pojedynczy array JSON

Jak przekonwertować pliki DICOM w pojedynczy array JSON

Ten tutorial pokazuje, jak konwertować kilka plików DICOM w pojedynczy aretę JSON za pomocą C#. To podejście jest idealne dla inżynierów danych, którzy muszą eksportować metadane DIKOM do narzędzi analitycznych, baz danych lub rur danych.

Korzyści z eksportu JSON Array

  • ** Przetwarzanie danych zbiorowych**:- Importowanie wielu rekordów DICOM do baz danych w jednej operacji.

  • „Analitycy gotowi”- Ramy JSON mogą być bezpośrednio pobierane do magazynów Python, Spark lub danych.

    • Wyjście kompaktowe *- Jednolity plik zawierający wszystkie metadane ułatwia zarządzanie danymi.

Wymagania: przygotowanie środowiska

  • Zainstaluj program Visual Studio lub dowolny kompatybilny .NET IDE.
  • Stwórz nowy projekt aplikacji konsoli .NET 8.
  • Instaluj Aspose.Medical z programu NuGet Package Manager.
  • Przygotuj folder zawierający kilka plików DICOM.

Krok po kroku Przewodnik do konwersji wielu plików DICOM do Array JSON

Krok 1: Instalacja Aspose.Medical

Dodaj do projektu bibliotekę Aspose.Medical za pomocą NuGet.

Install-Package Aspose.Medical

Krok 2: Włącz niezbędne przestrzenie nazwowe

Dodaj odniesienia do wymaganych przestrzeni nazwowych w kodzie.

using Aspose.Medical.Dicom;
using Aspose.Medical.Dicom.Serialization;

Krok 3: Pobierz więcej plików DICOM

Pobierz pliki DICOM z folderu do kolekcji.

string inputFolder = @"C:\DicomStudies";
string[] dicomPaths = Directory.GetFiles(inputFolder, "*.dcm");

List<DicomFile> dicomFiles = new();
foreach (string path in dicomPaths)
{
    dicomFiles.Add(DicomFile.Open(path));
}

Krok 4: Wyciągnij Array Dataset

Zbuduj szereg obiektów Dataset z pobranych plików.

Dataset[] datasets = dicomFiles
    .Select(dcm => dcm.Dataset)
    .ToArray();

Krok 5: Serializuj się do JSON Array

Używanie DicomJsonSerializer.Serialize z datasetem array.

string jsonArray = DicomJsonSerializer.Serialize(datasets, writeIndented: true);

Krok 6: Zaoszczędzaj JSON Array

Zapisz array JSON do pliku.

File.WriteAllText("dicom_studies.json", jsonArray);
Console.WriteLine($"Exported {datasets.Length} DICOM datasets to JSON array.");

Pełny przykład kodu

Oto kompletny przykład, który pokazuje, jak konwertować kilka plików DICOM do arki JSON:

using Aspose.Medical.Dicom;
using Aspose.Medical.Dicom.Serialization;

string inputFolder = @"C:\DicomStudies";
string outputFile = "dicom_studies.json";

// Get all DICOM files
string[] dicomPaths = Directory.GetFiles(inputFolder, "*.dcm");
Console.WriteLine($"Found {dicomPaths.Length} DICOM files.");

// Load all files
List<DicomFile> dicomFiles = new();
foreach (string path in dicomPaths)
{
    try
    {
        dicomFiles.Add(DicomFile.Open(path));
    }
    catch (Exception ex)
    {
        Console.WriteLine($"Skipping invalid file: {Path.GetFileName(path)}");
    }
}

// Build dataset array
Dataset[] datasets = dicomFiles
    .Select(dcm => dcm.Dataset)
    .ToArray();

// Serialize to JSON array
string jsonArray = DicomJsonSerializer.Serialize(datasets, writeIndented: true);

// Save to file
File.WriteAllText(outputFile, jsonArray);

Console.WriteLine($"Successfully exported {datasets.Length} datasets to {outputFile}");

Przykład JSON Array Output

Wydajność JSON array wygląda tak:

[
  {
    "00080005": { "vr": "CS", "Value": ["ISO_IR 100"] },
    "00100010": { "vr": "PN", "Value": [{ "Alphabetic": "DOE^JOHN" }] },
    "00100020": { "vr": "LO", "Value": ["12345"] }
  },
  {
    "00080005": { "vr": "CS", "Value": ["ISO_IR 100"] },
    "00100010": { "vr": "PN", "Value": [{ "Alphabetic": "SMITH^JANE" }] },
    "00100020": { "vr": "LO", "Value": ["67890"] }
  }
]

Przetwarzanie dużych zestawów danych za pomocą LINQ

Aby lepiej zarządzać pamięcią z dużymi zestawami danych, użyj projekcji LINQ:

using Aspose.Medical.Dicom;
using Aspose.Medical.Dicom.Serialization;

string inputFolder = @"C:\LargeDicomArchive";
string outputFile = "large_export.json";

// Process files lazily to manage memory
Dataset[] datasets = Directory.GetFiles(inputFolder, "*.dcm")
    .Select(path => 
    {
        try
        {
            return DicomFile.Open(path).Dataset;
        }
        catch
        {
            return null;
        }
    })
    .Where(ds => ds != null)
    .ToArray()!;

string jsonArray = DicomJsonSerializer.Serialize(datasets, writeIndented: true);
File.WriteAllText(outputFile, jsonArray);

Console.WriteLine($"Exported {datasets.Length} datasets.");

Dodaj raporty o postępach

W przypadku dużych meczów dodaj raport o postępie:

using Aspose.Medical.Dicom;
using Aspose.Medical.Dicom.Serialization;

string inputFolder = @"C:\DicomStudies";
string[] dicomPaths = Directory.GetFiles(inputFolder, "*.dcm");

List<Dataset> datasets = new();
int processed = 0;
int total = dicomPaths.Length;

foreach (string path in dicomPaths)
{
    try
    {
        DicomFile dcm = DicomFile.Open(path);
        datasets.Add(dcm.Dataset);
    }
    catch (Exception ex)
    {
        Console.WriteLine($"Error: {Path.GetFileName(path)} - {ex.Message}");
    }
    
    processed++;
    if (processed % 100 == 0 || processed == total)
    {
        Console.WriteLine($"Progress: {processed}/{total} ({processed * 100 / total}%)");
    }
}

string jsonArray = DicomJsonSerializer.Serialize(datasets.ToArray(), writeIndented: true);
File.WriteAllText("export.json", jsonArray);

Console.WriteLine($"Export complete: {datasets.Count} datasets.");

Importowanie JSON Array do narzędzi Analytics

Python Przykłady 

import json
import pandas as pd

# Load the exported JSON array
with open('dicom_studies.json', 'r') as f:
    dicom_data = json.load(f)

# Convert to DataFrame for analysis
df = pd.json_normalize(dicom_data)
print(df.head())

Pobierz w MongoDB 

// Using mongoimport
// mongoimport --db medical --collection studies --jsonArray --file dicom_studies.json

uwzględnienie pamięci

W przypadku korzystania z dużych zestawów danych:

  • Proces w zestawach: Podziel pliki na zestawy 100-500 plików.
  • Stream Output: Użyj serializacji opartej na strumieniu dla bardzo dużych rzęs.
  • Dystrybucja plików: Upewnij się, że obiekty DicomFile są usunięte po wyciągnięciu zestawów danych.
// Batch processing example
int batchSize = 100;
string[] allFiles = Directory.GetFiles(inputFolder, "*.dcm");
int batchNumber = 0;

for (int i = 0; i < allFiles.Length; i += batchSize)
{
    string[] batch = allFiles.Skip(i).Take(batchSize).ToArray();
    Dataset[] datasets = batch
        .Select(path => DicomFile.Open(path).Dataset)
        .ToArray();
    
    string batchJson = DicomJsonSerializer.Serialize(datasets, writeIndented: true);
    File.WriteAllText($"batch_{batchNumber++}.json", batchJson);
}

Dodatkowe informacje

  • Format array JSON jest idealny do masowego importu do baz danych NoSQL.
  • Rozważ kompresję dużych plików JSON dla efektywności przechowywania.
  • W przypadku scenariuszy strumieniowych należy zastanowić się nad użyciem formatu NDJSON (newline-delimited JSON).

konkluzja

Ten tutorial pokazał, jak przekonwertować kilka plików DICOM w pojedynczy JSON array w C# za pomocą Aspose.Medical.

 Polski