import SimpleITK as sitk
import numpy as np
img_path='F:\\dataset\\pancreas\\Output\\thick\\original\\1'
mask_path='F:\\dataset\\pancreas\\Output\\thick\\groundtruth\\1'
 
reader = sitk.ImageSeriesReader()
img_names = reader.GetGDCMSeriesFileNames(img_path)
reader.SetFileNames(img_names)
image = reader.Execute()
image_array = sitk.GetArrayFromImage(image) # z, y, x
 
reader = sitk.ImageSeriesReader()
mask_names = reader.GetGDCMSeriesFileNames(mask_path)
reader.SetFileNames(mask_names)
mask = reader.Execute()
mask_array = sitk.GetArrayFromImage(mask) # z, y, x

import dicom 
import pylab  
 
ds=dicom.read_file("F:\\dataset\\pancreas\\Output\\thick\\groundtruth\\1\\FILE0001_seg.dcm")  
pixel_bytes = ds.PixelData 
 
##CT值組成了一個矩陣 
pix = ds.pixel_array 
 
##讀取顯示圖片 
pylab.imshow(ds.pixel_array, cmap=pylab.cm.bone) 
pylab.show() 
如果要對dicom圖像中的像素值進行修改，繼續(xù)執(zhí)行以下代碼：

##修改圖片中的元素，不能直接使用data_array,需要轉(zhuǎn)換成PixelData 
for n,val in enumerate(ds.pixel_array.flat): # example: zero anything < 300 
  if val < 300: 
    ds.pixel_array.flat[n]=0 
ds.PixelData = ds.pixel_array.tostring() 
ds.save_as("newfilename.dcm")