Ускорение извлечения координат из набора структур DICOM
С помощью numpy.reshape очень помог и используя map помог немного. Можно ли ускорить это еще?
import pydicom
import numpy as np
import cProfile
import pstats
def parse_coords(contour):
"""Given a contour from a DICOM ROIContourSequence, returns coordinates
[loop][[x0, x1, x2, ...][y0, y1, y2, ...][z0, z1, z2, ...]]"""
if not hasattr(contour, "ContourSequence"):
return [] # empty structure
def _reshape_contour_data(loop):
return np.reshape(np.array(loop.ContourData),
(3, len(loop.ContourData) // 3),
order='F')
return list(map(_reshape_contour_data,contour.ContourSequence))
def profile_load_contours():
rs = pydicom.dcmread('RS.gyn1.dcm')
structs = [parse_coords(contour) for contour in rs.ROIContourSequence]
cProfile.run('profile_load_contours()','prof.stats')
p = pstats.Stats('prof.stats')
p.sort_stats('cumulative').print_stats(30)
Использование реального набора структур, экспортированного из Varian Eclipse.
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.000 0.000 12.165 12.165 {built-in method builtins.exec}
1 0.151 0.151 12.165 12.165 <string>:1(<module>)
1 0.000 0.000 12.014 12.014 load_contour_time.py:19(profile_load_contours)
1 0.000 0.000 11.983 11.983 load_contour_time.py:21(<listcomp>)
56 0.009 0.000 11.983 0.214 load_contour_time.py:7(parse_coords)
50745/33837 0.129 0.000 11.422 0.000 /home/cf/python/venv/lib/python3.5/site-packages/pydicom/dataset.py:455(__getattr__)
50741/33825 0.152 0.000 10.938 0.000 /home/cf/python/venv/lib/python3.5/site-packages/pydicom/dataset.py:496(__getitem__)
16864 0.069 0.000 9.839 0.001 load_contour_time.py:12(_reshape_contour_data)
16915 0.101 0.000 9.780 0.001 /home/cf/python/venv/lib/python3.5/site-packages/pydicom/dataelem.py:439(DataElement_from_raw)
16915 0.052 0.000 9.300 0.001 /home/cf/python/venv/lib/python3.5/site-packages/pydicom/values.py:320(convert_value)
16864 0.038 0.000 7.099 0.000 /home/cf/python/venv/lib/python3.5/site-packages/pydicom/values.py:89(convert_DS_string)
16870 0.042 0.000 7.010 0.000 /home/cf/python/venv/lib/python3.5/site-packages/pydicom/valuerep.py:495(MultiString)
16908 1.013 0.000 6.826 0.000 /home/cf/python/venv/lib/python3.5/site-packages/pydicom/multival.py:29(__init__)
3004437 3.013 0.000 5.577 0.000 /home/cf/python/venv/lib/python3.5/site-packages/pydicom/multival.py:42(number_string_type_constructor)
3038317/3038231 1.037 0.000 3.171 0.000 {built-in method builtins.hasattr}
Большая часть времени находится в convert_DS_string, Можно ли сделать это быстрее? Я предполагаю, что отчасти проблема в том, что координаты не очень эффективно хранятся в файле DICOM.
РЕДАКТИРОВАТЬ: как способ избежать цикла в конце MultiVal.__init__ Мне интересно получить необработанную двойную строку каждого ContourData и использовать numpy.fromstring в теме. Тем не менее, я не смог получить необработанную двойную строку.
1 ответ
Устранение петли в MultiVal.__init__ и используя numpy.fromstring обеспечивает ускорение более чем в 4 раза. Я буду публиковать на pydicom GitHub посмотреть, есть ли какой-то интерес в принятии этого в код библиотеки. Это немного некрасиво. Буду рад советам по дальнейшему улучшению.
import pydicom
import numpy as np
import cProfile
import pstats
def parse_coords(contour):
"""Given a contour from a DICOM ROIContourSequence, returns coordinates
[loop][[x0, x1, x2, ...][y0, y1, y2, ...][z0, z1, z2, ...]]"""
if not hasattr(contour, "ContourSequence"):
return [] # empty structure
cd_tag = pydicom.tag.Tag(0x3006, 0x0050) # ContourData tag
def _reshape_contour_data(loop):
val = super(loop.__class__, loop).__getitem__(cd_tag).value
try:
double_string = val.decode(encoding='utf-8')
double_vec = np.fromstring(double_string, dtype=float, sep=chr(92)) # 92 is '/'
except AttributeError: # 'MultiValue' has no 'decode' (bytes does)
# It's already been converted to doubles and cached
double_vec = loop.ContourData
return np.reshape(np.array(double_vec),
(3, len(double_vec) // 3),
order='F')
return list(map(_reshape_contour_data, contour.ContourSequence))
def profile_load_contours():
rs = pydicom.dcmread('RS.gyn1.dcm')
structs = [parse_coords(contour) for contour in rs.ROIContourSequence]
profile_load_contours()
cProfile.run('profile_load_contours()','prof.stats')
p = pstats.Stats('prof.stats')
p.sort_stats('cumulative').print_stats(15)
Результат
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.000 0.000 2.800 2.800 {built-in method builtins.exec}
1 0.017 0.017 2.800 2.800 <string>:1(<module>)
1 0.000 0.000 2.783 2.783 load_contour_time3.py:29(profile_load_contours)
1 0.000 0.000 2.761 2.761 load_contour_time3.py:31(<listcomp>)
56 0.006 0.000 2.760 0.049 load_contour_time3.py:9(parse_coords)
153/109 0.001 0.000 2.184 0.020 /home/cf/python/venv/lib/python3.5/site-packages/pydicom/dataset.py:455(__getattr__)
149/97 0.001 0.000 2.182 0.022 /home/cf/python/venv/lib/python3.5/site-packages/pydicom/dataset.py:496(__getitem__)
51 0.000 0.000 2.178 0.043 /home/cf/python/venv/lib/python3.5/site-packages/pydicom/dataelem.py:439(DataElement_from_raw)
51 0.000 0.000 2.177 0.043 /home/cf/python/venv/lib/python3.5/site-packages/pydicom/values.py:320(convert_value)
44 0.000 0.000 2.176 0.049 /home/cf/python/venv/lib/python3.5/site-packages/pydicom/values.py:255(convert_SQ)
44 0.035 0.001 2.176 0.049 /home/cf/python/venv/lib/python3.5/site-packages/pydicom/filereader.py:427(read_sequence)
152/66 0.000 0.000 2.171 0.033 {built-in method builtins.hasattr}
16920 0.147 0.000 1.993 0.000 /home/cf/python/venv/lib/python3.5/site-packages/pydicom/filereader.py:452(read_sequence_item)
16923 0.116 0.000 1.267 0.000 /home/cf/python/venv/lib/python3.5/site-packages/pydicom/filereader.py:365(read_dataset)
84616 0.113 0.000 0.699 0.000 /home/cf/python/venv/lib/python3.5/site-packages/pydicom/dataset.py:960(__setattr__)