pydicom｜DICOMファイルを匿名化する

pydicom公式サイトのサンプルを元に、DICOMファイルを匿名化します。

１．環境

・Jupyter Notebook 5.0.0
・python 3.6.1
・pydicom 1.1.0（インストールは公式サイトを参照）

２．DICOMファイル

pydicom/data/test_files に格納されている、MR_small.dcmを使用します。
また、以下のサイトからDICOMファイルを取得することもできます。

３．サンプルコード

以下のサンプルコードでは、次のタグを匿名化します。
VR：PN
curves tags
PatientID
OtherPatientIDs
OtherPatientIDsSequence
PatientBirthDate

from __future__ import print_function
import tempfile
import pydicom
from pydicom.data import get_testdata_files
import difflib

# callback function （VR:PN の匿名化）
def person_names_callback(dataset, data_element):
    if data_element.VR == "PN":
        data_element.value = "anonymous"


# callback function （curves tags の匿名化）
def curves_callback(dataset, data_element):
    if data_element.tag.group & 0xFF00 == 0x5000:
        del dataset[data_element.tag]
        
# 匿名化するDICOMファイルの読み込み
filename = get_testdata_files('MR_small.dcm')[0] # ファイルパスを取得
dataset = pydicom.dcmread(filename)

# PatientID, VR=PN, curves tags の匿名化
dataset.PatientID = "id"
dataset.walk(person_names_callback) # callback関数を登録
dataset.walk(curves_callback) # callback関数を登録

# タイプ3（オプション）のデータ要素は、delまたはdelattrを使用して削除します。
if 'OtherPatientIDs' in dataset:
    delattr(dataset, 'OtherPatientIDs')

if 'OtherPatientIDsSequence' in dataset:
    del dataset.OtherPatientIDsSequence
    
# タイプ2のデータ要素は、空の文字列を割り当てることで空白にすることができます。
tag = 'PatientSex'
if tag in dataset:
    dataset.data_element(tag).value = ''

# private tagを削除します。
dataset.remove_private_tags() 


# 匿名化した画像を保存します。
output_filename = tempfile.NamedTemporaryFile().name
dataset.save_as(output_filename)

# 匿名化前後での差分を表示します。
input_filename = filename
datasets = tuple([pydicom.dcmread(filename, force=True)
                  for filename in (input_filename, output_filename)])

rep = []
for dataset in datasets:
    
    lines = str(dataset).split("\n")
    lines = [line + "\n" for line in lines]
    rep.append(lines)

diff = difflib.Differ()
for line in diff.compare(rep[0], rep[1]):
    if line[0] != "?" and line[0] != " ":
        print(line)

from __future__ import print_function

import tempfile

import pydicom

from pydicom.data import get_testdata_files

import difflib

# callback function （VR:PN の匿名化）

def person_names_callback(dataset, data_element):

if data_element.VR == "PN":

data_element.value = "anonymous"

# callback function （curves tags の匿名化）

def curves_callback(dataset, data_element):

if data_element.tag.group & 0xFF00 == 0x5000:

del dataset[data_element.tag]

# 匿名化するDICOMファイルの読み込み

filename = get_testdata_files('MR_small.dcm')[0] # ファイルパスを取得

dataset = pydicom.dcmread(filename)

# PatientID, VR=PN, curves tags の匿名化

dataset.PatientID = "id"

dataset.walk(person_names_callback) # callback関数を登録

dataset.walk(curves_callback) # callback関数を登録

# タイプ3（オプション）のデータ要素は、delまたはdelattrを使用して削除します。

if 'OtherPatientIDs' in dataset:

delattr(dataset, 'OtherPatientIDs')

if 'OtherPatientIDsSequence' in dataset:

del dataset.OtherPatientIDsSequence

# タイプ2のデータ要素は、空の文字列を割り当てることで空白にすることができます。

tag = 'PatientSex'

if tag in dataset:

dataset.data_element(tag).value = ''

# private tagを削除します。

dataset.remove_private_tags()

# 匿名化した画像を保存します。

output_filename = tempfile.NamedTemporaryFile().name

dataset.save_as(output_filename)

# 匿名化前後での差分を表示します。

input_filename = filename

datasets = tuple([pydicom.dcmread(filename, force=True)

for filename in (input_filename, output_filename)])

rep = []

for dataset in datasets:

lines = str(dataset).split("\n")

lines = [line + "\n" for line in lines]

rep.append(lines)

diff = difflib.Differ()

for line in diff.compare(rep[0], rep[1]):

if line[0] != "?" and line[0] != " ":

print(line)

差分の表示方法についての詳細は、こちらに記載しています。

pydicom｜DICOMファイルの差分を表示する