Aspose.Medical DICOM в текстовый конвертер для базы знаний .NET
Как конвертировать несколько файлов DICOM в единый JSON Array

Как конвертировать несколько файлов DICOM в единый JSON Array

Этот урок показывает, как конвертировать несколько файлов DICOM в одну JSON-аррию с помощью C#. Этот подход идеально подходит для инженеров данных, которые нуждаются в экспорте метаданных DIKOM для аналитических инструментов, баз данных или трубопроводов данных.

Преимущества JSON Array Export

    • Обработка персональных данных* :- Импортировать несколько записей DICOM в базы данных в одну операцию.

  • «Аналитики готовы»- Изображения JSON можно загрузить непосредственно в Python, Spark или хранилища данных.

  • • компактный выход*:- Один файл, содержащий все метаданные, упрощает управление данными.

Преимущества: Подготовка к окружающей среде

  • Настройка Visual Studio или любой совместимый .NET IDE.
  • Создайте новый проект приложения .NET 8 для консоли.
  • Инсталляция Aspose.Medical из NuGet Package Manager.
  • Подготовить папку, содержащую несколько файлов DICOM.

Step-by-Step Guide to Convert Multiple DICOM Files to JSON Array

Шаг 1: Инсталляция Aspose.Medical

Добавьте в свой проект библиотеку Aspose.Medical с помощью NuGet.

Install-Package Aspose.Medical

Шаг 2: Включение необходимых номенклатур

Добавьте ссылки на требуемые именные пространства в вашем коде.

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

Шаг 3: Загрузите мультифайлы DICOM

Загрузите файлы DICOM из папки в коллекцию.

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

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

Шаг 4: Экстракт Dataset Array

Создайте ряд объектов Dataset из загруженных файлов.

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

Шаг 5: Сериализируйтесь на JSON Array

Использование DicomJsonSerializer.Serialize С помощью Dataset Array.

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

Шаг 6: Сохраните JSON Array

Сохраните JSON array в файл.

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

Полный пример кода

Вот полный пример, демонстрирующий, как конвертировать несколько файлов DICOM в JSON диапазон:

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}");

Пример JSON Array Output

Выходный JSON array выглядит так:

[
  {
    "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"] }
  }
]

Обработка больших данных с помощью LINQ

Для лучшего управления памятью с большими наборами данных используйте проекции 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.");

Добавить доклад о прогрессе

Для крупных матчей добавьте отчет о прогрессе:

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.");

Импорт JSON Array в аналитические инструменты

Python Пример 

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())

Скачать в MongoDB 

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

Вспоминания о памяти

При работе с очень большими наборами данных:

  • Процесс в батах: разделить файлы на баты 100-500 файлов.
  • Stream Output: Используйте сериализацию, основанную на потоке, для очень больших ралей.
  • Показать файлы: Убедитесь, что объекты DicomFile удаляются после извлечения наборов данных.
// 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);
}

Дополнительная информация

  • JSON Array формат идеально подходит для массового импорта в NoSQL базы данных.
  • Рассмотрим компрессирование больших файлов JSON для эффективности хранения.
  • Для стриминговых сценариев, рассмотрите использование формата NDJSON (newline-delimited JSON) вместо этого.

Заключение

Этот урок показал вам, как конвертировать несколько файлов DICOM в единый JSON диапазон в C# с использованием Aspose.Medical. Этот подход позволяет эффективно экспортироваться массы данных для анализа, импорта баз данных и интеграции трубопроводов данных.

 Русский