pydicom

Use pydicom para I/O de conjuntos de dados DICOM e processamento de pixels. A versão 3.0.2 é a lançamento estável atual revisado aqui. Ele corrige a CVE-2026-32711, uma questão de travessia de caminho em DICOMDIR criada. pydicom 3.0.2 declara Python >=3.10; seu dicionário DICOM empacotado é 2024c; o Padrão DICOM atual revisado aqui é 2026d. Nenhum PACS, DIMSE, endpoint DICOMweb ou serviço autenticado é exercido por esta habilidade de arquivo local.

Limite de segurança obrigatório

• Trabalhe apenas com dados locais aos quais o usuário tem autorização de acesso.
• Metadados DICOM, nomes de arquivos, elementos privados, overlays, conteúdo estruturado e pixels podem conter informações de saúde protegidas (PHI).
• Nunca imprima Dataset, exporte metadados completos/JSON ou registre valores de elementos por padrão. Use uma lista de permissões documentada e agregue a saída.
• pydicom é um framework DICOM geral, não um visualizador de diagnóstico. Saída de pixel, validação, conversão e disponibilidade de plugins não são alegações de diagnóstico.
• A desidentificação é específica do perfil, propósito, destinatário, jurisdição e contexto de ameaça. Requer verificação de especialista em privacidade/DICOM.
• Nunca afirme que um script de remoção de tags é DICOM PS3.15, HIPAA, GDPR ou outra conformidade. Preserve os originais e audite as saídas derivadas.
• Trate chaves de pseudonimização determinísticas e mapas de UID como segredos de reidentificação: use o menor privilégio e armazenamento de segredos criptografado/gerenciado, nunca faça commit, sincronize, registre ou compartilhe-os com derivados, e defina procedimentos de backup, rotação, revogação e destruição. Uma chave vazada invalida a separação pretendida; a rotação também altera mapeamentos determinísticos.
• Defina limites explícitos de arquivo de entrada, contagem de arquivos, contagem de quadros, bytes decodificados e saída antes de analisar conjuntos de dados não confiáveis ou incomumente grandes.

Instalação

Crie ou ative um ambiente isolado, em seguida, instale a versão revisada (os pinos do pixel-stack abaixo exigem Python 3.12+ por causa do NumPy):

uv pip install "pydicom==3.0.2"

Arrays de pixels não compactados e renderização de imagem:

uv pip install "pydicom==3.0.2" "numpy==2.5.3" "Pillow==12.3.0"

Instale apenas os plugins de sintaxe de transferência exigidos pela implantação:

# JPEG/JPEG-LS, JPEG 2000/HTJ2K, and faster RLE through pylibjpeg
uv pip install "numpy==2.5.3" "pylibjpeg==2.1.0" \
  "pylibjpeg-libjpeg==2.4.0" "pylibjpeg-openjpeg==2.6.0" \
  "pylibjpeg-rle==2.2.0"

# JPEG-LS encoder/decoder
uv pip install "numpy==2.5.3" "pyjpegls==1.5.1"

# Alternative decoder with platform-specific wheels
uv pip install "python-gdcm==3.2.6"

Licenças e wheels de plugins diferem por pacote/plataforma; revise-os antes da implantação. Pillow tem limitações de decodificação documentadas e pydicom adverte que a saída do plugin deve ser verificada independentemente.

Wheels de codec nativos ampliam a cadeia de suprimentos e o limite de segurança de memória. Para uma implantação controlada, resolva esses pinos exatos em um host de compilação confiável, bloqueie e verifique os hashes/proveniência das wheels, espelhe artefatos aprovados internamente, escaneie-os e instale com imposição de hash em vez de resolver do índice público em tempo de execução.

Escolha o fluxo de trabalho

1. Precisa de uma visão geral agregada: execute scripts/extract_metadata.py.
2. Precisa de verificações técnicas limitadas: execute scripts/dicom_inventory.py.
3. Precisa de pré-verificação de implantação de codec: execute scripts/transfer_syntax_inspector.py.
4. Precisa de planejamento de quadro/memória: execute scripts/pixel_frame_planner.py.
5. Precisa de um quadro renderizado não diagnóstico: execute scripts/dicom_to_image.py.
6. Precisa de um derivado pseudonimizado: leia a seção de desidentificação, crie um perfil de ação revisado pelo local, em seguida, execute scripts/anonymize_dicom.py e scripts/deidentification_audit.py.
7. Precisa verificar um mapa de UID sensível: execute scripts/uid_mapping_validator.py.

Leia conjuntos de dados com segurança

dcmread() retorna um FileDataset, uma subclasse de Dataset com estado de Formato de Arquivo como file_meta, preâmbulo e codificação original.

from pathlib import Path
import pydicom

path = Path("authorized/input.dcm")
ds = pydicom.dcmread(
    path,
    stop_before_pixels=True,
    specific_tags=[
        "SOPClassUID",
        "Modality",
        "Rows",
        "Columns",
        "NumberOfFrames",
    ],
)

technical = {
    "sop_class": ds.get("SOPClassUID"),
    "modality": ds.get("Modality"),
    "rows": ds.get("Rows"),
    "columns": ds.get("Columns"),
}

Use:

• stop_before_pixels=True para trabalho apenas com metadados.
• specific_tags=[...] para uma lista de permissões mínima.

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