Discussion :

[Edouard_DKP]

Bonjour le forum,
je suis nouveau sur le forum et début aussi en Python.
Je me forme aux réseaux neuronaux et cherche à en développer un pour de la reconnaissance de non conformité dans les soudures.
Pour se faire, j'ai récupéré des clichés Rx au format Dicom, clichés que je souhaite dont je souhaite extraire les zones non conformes pour l'apprentissage du NN.
Sauf que, autant sur Matlab, j'arrive à importer les images, autant avec Pydicom, j'ai l'erreur suivante :
"AttributeError: Amount of pixel data 1387216 does not match the expected data 22195456"

Cela fait un certain que je cherche. J'ai essayé d'utiliser gdcm mais lorsque je teste, il m'indique des problèmes de syntaxes dont je n'arrive pas à comprendre l'origine.
Auriez vous des idées ?

Merci d'avance pour votre aide

P.S : je suis sous Max OSX 10.13.6
Python v3.6 et les packages les plus à jours.

Voici les données d'analyse de mon fichier Dicom :
1.2.840.10008.1.2.1
(0008, 0008) Image Type CS: 'PLANE'
(0008, 0016) SOP Class UID UI: Digital X-Ray Image Storage - For Presentation
(0008, 0018) SOP Instance UID UI: 1.2.276.0.7230010.3.1.4.1149223298.1.1.1.1
(0008, 0020) Study Date DA: '20180109'
(0008, 0022) Acquisition Date DA: '20180109'
(0008, 0023) Content Date DA: '20180109'
(0008, 0030) Study Time TM: '093844.460'
(0008, 0033) Content Time TM: '093844.585'
(0008, 0060) Modality CS: 'DX'
(0008, 0068) Presentation Intent Type CS: 'FOR PROCESSING'
(0008, 0070) Manufacturer LO: 'BALTEAU-NDT'
(0008, 1030) Study Description LO: '57966_1_11'
(0010, 0010) Patient's Name PN: '364-901-000-0'
(0010, 0020) Patient ID LO: 'ML533407-B'
(0018, 0060) KVP DS: "90"
(0018, 1000) Device Serial Number LO: '1112219190'
(0018, 1020) Software Version(s) LO: 'DICONDE10'
(0018, 1150) Exposure Time IS: '250'
(0018, 1151) X-Ray Tube Current IS: '1'
(0018, 1164) Imager Pixel Spacing DS: ['107.315', '107.315']
(0018, 7006) Detector Description LT: 'FPDigit13-127'
(0018, 700a) Detector ID SH: '2150561-1'
(0020, 000d) Study Instance UID UI: 1.2.276.0.7230010.3.1.4.1149223298.1.1
(0020, 000e) Series Instance UID UI: 1.2.276.0.7230010.3.1.4.1149223298.1.1.1
(0020, 0062) Image Laterality CS: 'L'
(0028, 0002) Samples per Pixel US: 1
(0028, 0004) Photometric Interpretation CS: 'MONOCHROME2'
(0028, 0008) Number of Frames IS: '16'
(0028, 0010) Rows US: 554
(0028, 0011) Columns US: 1252
(0028, 0030) Pixel Spacing DS: ['107.315', '107.315']
(0028, 0031) Zoom Factor DS: ['1', '1']
(0028, 0100) Bits Allocated US: 16
(0028, 0101) Bits Stored US: 16
(0028, 0102) High Bit US: 15
(0028, 0103) Pixel Representation US: 0
(0028, 0106) Smallest Image Pixel Value US: 0
(0028, 0107) Largest Image Pixel Value US: 65535
(0028, 1040) Pixel Intensity Relationship CS: 'LIN'
(0028, 1041) Pixel Intensity Relationship Sign SS: 1
(0028, 1050) Window Center DS: "24929.38039215686"
(0028, 1051) Window Width DS: "11308.172549019608"
(0028, 1052) Rescale Intercept DS: "0"
(0028, 1053) Rescale Slope DS: "1"
(0028, 1054) Rescale Type LO: 'US'
(0028, 2110) Lossy Image Compression CS: '00'
(0077, 0010) Private Creator LO: 'Maestro.private.tags.440'
(0077, 0011) Private Creator LO: 'Maestro.custom.tags.440'
(0077, 1900) Private tag data US: 2
---------
(0099, 0010) Private Creator LO: 'Maestro.private.data.440'
(0099, 1010) Private tag data OB: Array of 31032 bytes
(0099, 1020) Private tag data US: 113
(0099, 1021) Private tag data US: 256
(0099, 1022) Private tag data US: 4
(0099, 1023) Private tag data US: 32
(0099, 1024) Private tag data CS: 'ARGB32'
(0099, 1029) Private tag data OB: Array of 115712 bytes
(2050, 0020) Presentation LUT Shape CS: 'IDENTITY'
(3007, 0010) Private Creator LO: 'BALTEAU-NDT'
(3007, 1002) Private tag data CS: '90'
(3007, 1003) Private tag data CS: '1'
(3007, 1004) Private tag data CS: '250'
(3007, 1005) Private tag data CS: '1'
(3007, 1006) Private tag data CS: '16'
(3007, 1007) Private tag data CS: '17860'
(3007, 1008) Private tag data CS: '14275'
(3007, 1016) Private tag data CS: '107.315'
(3007, 1018) Private tag data CS: '57966_1_11'
(3007, 1020) Private tag data CS: 'PEETERS'
(3007, 1021) Private tag data CS: 'ML533407-B'
(3007, 1022) Private tag data CS: '364-901-000-0'
(3007, 1023) Private tag data CS: 'Vue1'
(3007, 1024) Private tag data CS: 'accepted'
(3007, 1025) Private tag data CS: '641'
(3007, 1026) Private tag data CS: '1'
(3007, 1027) Private tag data CS: '10'
(3007, 1028) Private tag data CS: 'Balteau2'
(3007, 1031) Private tag data CS: '57966'
(3007, 1035) Private tag data CS: '20180109'
(3007, 1036) Private tag data CS: '204314'
(3007, 1038) Private tag data CS: '426187'
(3007, 1039) Private tag data CS: '8'
(3007, 1040) Private tag data CS: 'N2'
(3007, 1055) Private tag data CS: '1767905658'
(4007, 0027) Private Creator CS: 'FPDigit13-127'
(4007, 0028) Private Creator CS: '2150561-1'
(4007, 0030) Private Creator CS: ''
(7fe0, 0010) Pixel Data OW: Array of 1387216 bytes

Filename.........: []
Storage type.....: 1.2.840.10008.5.1.4.1.1.1.1

Patient's name...: 364-901-000-0,
Patient id.......: ML533407-B
Modality.........: DX
Study Date.......: 20180109
Image size.......: 554 x 1252, 1387216 bytes
Pixel spacing....: ['107.315', '107.315']
Slice location...: (missing)

[lg_53]

Sauf que, autant sur Matlab, j'arrive à importer les images, autant avec Pydicom, j'ai l'erreur suivante :
"AttributeError: Amount of pixel data 1387216 does not match the expected data 22195456"

Si je fais la division de la taille des données fournis par rapport à celle que Python attends, on peut remarquer que ca fait exactement 16. Donc je chercherais du côté des puissances de 2 du style on lui fournit de l'int16 alors qu'il attends de l'int32.

[Edouard_DKP]

Merci lg_53 pour ton retour.
Toutefois, je ne vois pas par quel bout prendre le problème compte tenu de ta remarque.

[lg_53]

Il n'y a pas d'angle d'attaque précis. Quand on ne sait pas il faut essayer tous les angles !

En voici 3, qui peuvent se compléter :
- Bien étudier la documentation du package
- Tester les exemples de fichiers dicom livré avec le package. Voir si ceux là marche déjà (à priori oui, sinon le package est bof). Et si oui, voir en quoi votre fichier dicom diffère dans le style de ceux des exemples.
- Python et ses packages sont open-source. Vous pouvez aussi essayez de tracer votre erreur dans le code source du package pour identifier et comprendre d'où cela vient.

[Edouard_DKP]

Bonjour,
afin de tracer cela pour les autres, le problème venait que le fichier DICOM mentionnait 16 couches alors que des données n'étaient présentes que sur 1 seule.
En conséquence, en ajoutant cela : ds.NumberOfFrames = 1
le problème est résolu.
Merci pour votre aide.