医学图像传输与处理

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医学图像处理技术在临床上的应用

医学图像处理技术在临床上的应用医学图像处理技术是指用计算机和其他相关设备对医学图像进行数字化处理、增强和分析的方法。

近年来，随着医疗技术的快速发展，医学图像处理技术在临床医学中广泛应用，成为医生诊疗和治疗的有力工具。

医学图像处理技术的应用1. 诊断医学图像处理技术主要应用在医学影像诊断领域。

通过对医学图像进行数字化处理和分析，可以更清晰地展现病灶所在的位置、大小、形态等信息，以帮助医生进行诊断。

例如，医学图像处理技术可以对CT扫描、MRI等图像进行三维重建，使医生能够更清晰地观察和分析病灶，从而提高诊断的准确性。

2. 治疗医学图像处理技术还可以应用在治疗过程中。

例如，放射治疗、介入手术等治疗方式均能够借助医学图像处理技术进行精确的定位和控制，提高治疗效果和安全性。

3. 科研医学图像处理技术不仅在临床应用中起到重要作用，也在医学科研中发挥着关键的作用。

例如，疾病的发生、发展过程可以通过对大量医学影像数据的处理与分析得到珍贵的研究成果，如对肿瘤病灶的形态、分布规律的研究，对内分泌系统的研究等。

医学图像处理技术的技术发展和趋势1. 人工智能人工智能技术已经开始应用于医学图像处理领域，通过深度学习、模式识别等技术实现对医学图像的自动化分析与诊断。

例如，人工智能技术可以通过对大量医学图像的分析识别出病灶，自动分析病灶大小、形态等信息。

2. 虚拟现实虚拟现实技术可以将医学图像处理技术与VR技术进行结合，通过创建虚拟模型进行手术模拟和操作训练，提高手术的精确度和安全性。

例如，虚拟现实技术可以用于进行复杂手术的仿真操作，对操作者的技术水平和对手术的掌控能力进行测试和评估。

3. 医学影像云医学影像云技术又被称为DICOM云，是基于云计算技术的医学影像处理平台，可以在医疗机构之间实现影像数据的共享、交流和查询。

医学影像云技术可以实现快速、高效的影像传输和处理，提高医生诊断的准确性和效率。

总结医学图像处理技术在临床医学中已经成为不可或缺的工具，提高了医生的诊疗水平和治疗效果。

图像处理技术在医学领域的应用

图像处理技术在医学领域的应用一、引言随着计算机技术的持续发展，图像处理技术逐渐应用于各个领域，使得人们能够获得更为精确、高清晰度的图像数据。

医学领域也不例外，图像处理技术在医学诊断中有着广泛的应用，主要是通过对医学图像进行数字处理和分析使其更加精确。

本文将介绍图像处理技术在医学领域中的应用，主要包括图像增强、分割、识别、三维重建等。

二、图像处理技术图像处理技术是指对图像进行数字化处理的过程，通过对图像的数字信号进行处理，使得图像达到某种特定的需求，常见的图像处理技术有图像增强、分割、识别、三维重建等。

1、图像增强图像增强是指对图像进行数字处理，使其更加清晰、明亮、鲜明，以便更好地显示和分析图像内容。

医学领域中常用的图像增强方法包括灰度变化、空域滤波、频域滤波等。

例如，在X线医学图像中，尤其是CT图像中，由于肿瘤与周围组织的密度较接近，因此画图存在模糊、不清晰的问题。

在这种情况下，可以采用逆滤波、Wiener滤波等方法进行图像增强，从而显示出更加清晰、明亮的图像。

2、图像分割图像分割是指将一幅图像分成若干个互不重叠的区域，每个区域内拥有一些特定的特性，以便对其进行进一步的识别和分析。

医学领域中，图像分割应用非常广泛，可以实现对人体器官、组织、病变等区域的精确分析。

例如，对于肝脏的CT图像，可以采用分割技术将肝脏的各个部位分割开来，以便更好地诊断肝脏疾病。

3、图像识别图像识别是指对一幅图像中的特定目标进行识别和分析，以便更好地理解和分析图像内容。

医学领域中，图像识别应用十分广泛，可以实现对人体图像中的肺、血管、骨骼等目标的自动化识别和分析。

例如，对于一幅MRI图像，可以使用图像分割和模式识别技术来识别出属于肿瘤病变或正常组织的区域，以便更好地进行诊断和分析。

4、三维重建三维重建是指将多个二维图像进行数字处理和融合，以生成一个三维物体的模型。

医学领域中，三维重建应用广泛，可以对人体内部器官、结构等进行精确地展示和分析。

医学图像处理PPT

医学图像处理PPT
医学图像处理是利用计算机软、硬件技术对医学图像进行处理和分析的一门跨学科技术，广泛应用于医学研究、临床诊断和治疗等领域。
医学图像处理的定义和作用
医学图像处理是对医学图像进行数字化、分析和增强的过程，以提取有用的信息以辅助医疗决策、疾病诊断和治疗策略制定。
常用的医学图像处理方法
使用X射线、超声波、磁共振等设备对患者进行图像扫描和采集。
图像存储和传输
采用DICOM等标准格式进行图像存储和传输，便于医疗信息交流和共享。
图像分割
图像分割是将医学图像中的区域进行分离和提取，以便进行进一步的特征分析和量化测量。
医学图像的特征提取
通过计算和分析医学图像中的特征，如纹理、形状和灰度分布等，以辅助疾病诊断和治疗。
图像数字化
将医学图像从模拟信号转换为数字信号，便于存储和处理。
图像滤波和去噪
使用滤波器去除图像中的噪声，提高图像质量和可读性。
图像增强和锐化
通过调整图像的对比度、亮度和边缘等特征，使图像更清晰、细节更突出。
图像的数字化和采集
1
图像数字化过程2Βιβλιοθήκη 将采集到的模拟信号转换为数字信号，
并存储在计算机中。
3
图像采集设备
基于机器学习的医学图像处理
利用机器学习和深度学习算法对医学图像进行自动分类、分割和诊断，提高疾病检测的准确性和效率。
医学图像配准
医学图像配准是将不同时间点或不同模态的医学图像进行对齐和匹配，以便进行病变追踪和治疗效果评估。
医学图像的三维重建
通过将多个二维图像叠加和融合，以重建出患者的三维解剖结构，提供更全面的信息。

医学图像存储与传输

医学影像存储与传输一：医学图像成像从显微镜到1895年的X线的发明，近100多年的历史证明，医学图像成像技术的每一重大进展都给医学诊断和治疗技术带来极大的改变和发展，医学图像的成像方式也不断增加，而计算机技术和数字图像处理技术的迅速发展和普及，则进一步扩大了医学图像的应用范围。

经由计算机的医学图像成像有多种方法，但它们之间的相似之处是先用某种能量通过人体，与人体相互作用后对该能量进行测量，然后用数学的方法估计出该能量与人体组织相互作用（吸收、衰减、核磁扰动等）的二维、三维分布，并产生图像。

由于人体生命现象特殊的复杂性和多样性，医学图像涉及从分子到人体（微观到宏观），从结构到功能，从静态到动态等多个领域和方式，目前的各种医学成像设备只能反映人体某一方面的信息，且对人体内大到组织、小到分子原子各有不同的灵敏度和分辨率，因而有着各自的适用范围和局限性。

下面介绍几种主要的医学图像。

1：X线图像及成像设备X线图像：利用人体器官和组织对X线的衰减不同，透射的X线的强度也不同这一性质，检测出相应的二维能量分布，并进行可视化转换，从而可获取人体内部结构的图像。

与常规胶片图像的形成过程相比，X线数字成像系统形成数字图像所需的X线剂量较少，能用较低的X线剂量得到清晰图像。

可利用计算机图像处理技术对图像进行一系列处理，从而改善图像的清晰度和对比度等性能，挖掘更多的可视化诊断信息。

计算机X线摄影（computed radiography，CR)是X线平片数字化的比较成熟的技术。

CR系统是使用可记录并由激光读出X线成像信息的成像板（imaging plate ，IP）作为载体，经X线曝光及信息读出处理，形成数字式平片图像。

数字X线摄影(digital radiography，DR）是在X线影像增强器－电视系统的基础上，采用模/数转换器将模拟视频信号转换成数字信号后送入计算机系统中进行存储、分析、显示的技术。

数字X线摄影包括硒鼓方式、直接数字X线摄影（direct digital radiography，DDR）和电荷藕合器件（charge coupled device，CCD）摄像机阵列方式等。

医学图像处理技术的原理和应用案例

医学图像处理技术的原理和应用案例随着信息技术的高速发展，医学图像处理技术也日益成熟。

这项技术是将医学图像数字化，并通过计算机技术来分析这些图像，从而得出有关人体健康状况的信息。

本文将介绍医学图像处理技术的基本原理，及其在医疗领域的应用案例。

一、医学图像处理技术的原理医学图像处理技术的基本过程包括图像的获取、数字化、存储、处理和分析。

图像的获取是指通过X光、CT、MRI等医学影像设备获取人体内部结构的二维或三维图像。

数字化是将图像转化为数字信号，使其能够传输到计算机中进行分析处理。

存储是将处理后的数字信号保存在计算机等设备中以备后续使用。

处理是指通过计算机软件来对图像进行改善、增强、分割等处理。

分析是将处理后的图像进行量化分析，以便医学专家进行诊断和治疗。

医学图像处理技术的基本原理包括三个方面，分别是医学图像的预处理、图像的特征提取和图像的分类。

医学图像的预处理包括灰度变换、滤波、几何校正和图像标准化等过程。

灰度变换是将原始图像的灰度值进行调整，使其在视觉效果上更好。

滤波是指将图像中的不同频率成分进行过滤，可以有效地去除干扰和噪声。

几何校正是将原始图像进行几何变换，使其在各个方向上的比例和形状都符合常规。

图像标准化是将不同的图像进行标准化处理，使它们在显示时具有相同的亮度、对比度和颜色。

图像的特征提取是指从医学图像中提取出有用的信息，例如病灶、肿块和血管等。

特征提取可以使用不同的算法和分类器来实现，如支持向量机、神经网络和朴素贝叶斯分类器等。

图像的分类是将医学图像进行分类，确定其属于何种病态。

分类可以使用不同的算法和模型来实现，如卷积神经网络、高斯混合模型和随机森林等。

二、医学图像处理技术的应用案例医学图像处理技术在医疗领域的应用案例包括疾病诊断、手术规划、治疗效果评价和虚拟现实技术等。

1. 疾病诊断医学图像处理技术可以帮助医生诊断各种疾病，如肿瘤、心脑血管疾病和骨骼疾病等。

通过处理医学图像，可以对患者进行快速和精准的诊断，制定相应的治疗方案。

医学影像设备学第9章图像存储与传输系统

医学影像设备学第9章图像存储与传输系统
本章介绍医学影像设备学中的第9章，探讨图像存储与传输系统的定义、意义以及医学图像的存储过程。
数字影像存储的优势
1 容量
数字存储提供了庞大且灵活的存储空间，使得大量的医学图像可以被保存。
2 检索
数字化的影像存储系统允许快速的图像检索和访问，提高了工作效率。
3 备份
3 磁带库
适用于长期归档和备份，具有较大存储容量和较低的成本。
医学影像传输的效率与速度
效率提升
数字化的传输系统提供了快速的图像传输和共享，加速了医学影像的工作流程。
• 更高的工作效率和准确度 • 迅速获取远程专家的意见和建议
传输速度
优化网络配置和传输协议，确保医学影像在传输过程中低延迟、高速稳定。
数字存储可以轻松地进行备份和恢复，避免了传统胶片存储的繁琐过程。
图像存储的主要挑战
1 数据安全
保护患者的隐私和敏感信息，以及防止未经授权的访问和篡改。
2 存储成本
大量的医学图像需要大容量的存储设备，增加了成本和维护的复杂性。
3 数据完整性
确保图像的质量和完整性，避免数据损坏和丢失。
图像存储的类型
未来趋势与展望
人工智能
机器学习和深度学习技术的发展将为医学影像存储与传输带来更多的智能化和自动化。
远程监控
随着互联网和移动技术的发展，医生可以随时随地远程监控和访问患者的医学图像数据。
区块链技术
区块链可以提高医学图像的数据安全和隐私保护，防止数据篡改和未经授权的访问。
虚拟现实
虚拟现实技术将医学影像的可视化和操作带入一个全新的层次，提供更直观和沉浸式的体验。
• 大容量图像的快速传输 • 高清晰度图像的无损传输

医学图像处理技术的现状与应用

医学图像处理技术的现状与应用随着医学技术的不断发展和进步，医学图像处理技术已经成为了医学领域不可或缺的一部分。

医学图像处理技术主要是指通过计算机和数字图像处理技术对医学图像进行分析、处理、识别和诊断的一项技术，其应用范围涉及到了医学诊断、医学研究和医疗设备等多个领域。

一、医学图像处理技术的现状目前，医学图像处理技术的主要应用领域包括医学影像学、医学遗传学、医学生物工程、医学信息学等。

其中，医学影像学是医学图像处理技术的主要应用领域，其主要任务是通过对医学图像进行分析和处理，提高医学诊断水平，提高临床治疗效果，降低患者死亡率。

医学影像学主要分为X射线影像学、核医学影像学、超声影像学、CT影像学、MRI影像学、PET影像学等多个方向。

这些方向的医学图像处理技术都各自有着不同的特点和应用领域。

例如，X 射线影像学主要用于对骨骼和组织的成像，对肿瘤、结构畸形等有一定的诊断价值；核医学影像学主要用于对人体生化活动的显示和分析，对心血管疾病、癌症、神经系统疾病等有一定的诊断作用；超声影像学主要用于人体器官的成像和检测，对心脏、肝脏、肾脏、胰腺等内脏有一定的诊断价值。

目前，医学图像处理技术的发展已经进入到了数字化、智能化和网络化的时代。

随着医学影像设备的不断更新和升级，医学影像数据的规模和复杂度也正在不断的增加。

因此，在医学图像处理技术的应用过程中，对于数据存储、数据传输、数据安全和数据质量等方面的要求也在逐步提高。

二、医学图像处理技术的应用（一）医学诊断方面的应用医学诊断是医学图像处理技术的最主要应用领域之一。

在医学诊断中，医学图像处理技术主要用于对医学影像数据进行分析和处理，从而提高医生对疾病的诊断准确性和治疗效果。

例如，在肿瘤领域，医学图像处理技术可以通过对T1、T2加权图像和动态增强磁共振（DCE-MRI）等多种检查方法进行分析和处理，从而提高对肿瘤的诊断、分期和治疗效果。

此外，在心脏疾病领域，医学图像处理技术可以将多张二维图像融合为三维图像，从而实现对心脏形态的清晰显示和分析。

医学图像处理中的常见问题及解决方法

医学图像处理中的常见问题及解决方法医学图像处理是指应用计算机技术对医学图像进行分析、处理和诊断。

在医学领域，图像处理技术的应用广泛，包括数字化X光摄影、磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描（CT）、超声成像等。

然而，在医学图像处理过程中，常常会遇到一些问题，本文将介绍医学图像处理中常见的问题和解决方法。

问题一：图像噪声医学图像中常常存在与检查设备和图像传输过程相关的噪声。

噪声会影响图像质量，使得医生难以准确判断。

解决这一问题的方法之一是采用滤波器来降噪，常用的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器。

选择合适的滤波器取决于噪声的特点和图像的需求。

问题二：图像分割医学图像中常常需要对组织或器官进行分割。

图像分割是将图像分割成若干个连续的区域，每个区域代表一个具有相似特征的组织或器官。

在医学图像中，分割结果的准确性对于后续的诊断和研究至关重要。

常见的图像分割方法包括阈值法、边缘检测和区域生长等。

根据具体图像和需求，选择合适的分割方法进行处理。

问题三：图像配准医学图像配准是将不同扫描仪或同一患者不同时间点的图像进行对齐，以便进行比较和分析。

医学图像配准遇到的问题主要包括图像旋转、缩放和变形等。

解决这一问题的方法之一是使用标定点或特征点进行图像配准，通过匹配特征点的方法进行图像对齐。

此外，还可以使用形变网格或仿射变换等方法进行图像配准。

问题四：图像增强医学图像中的低对比度和噪声会影响图像的观察和分析。

图像增强是指通过数学和计算机方法对图像进行处理，以提高图像的质量和可视化效果。

常用的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度拉伸和滤波等。

根据图像的特点和需求，选择合适的增强方法进行处理。

问题五：图像分类医学图像分类是指将医学图像分为不同的类别。

图像分类在医学诊断和研究中具有重要意义。

常见的图像分类方法包括基于特征的分类和基于深度学习的分类。

在进行图像分类时，需要选择合适的特征和分类器，并对其进行训练和优化。

转载医学图像存储与传输系统（PACS）

转载医学图像存储与传输系统（PACS）第⼗⼀章医学图像存储与传输系统(PACS)第⼀节绪论随着现代医学科技的迅速发展，计算机信息技术已越来越⼴泛地渗⼊到医学领域。

在影像医学⽅⾯，突出表现为越来越多的成像⽅式在向数字化技术转化，数字化放射学、数字化影像科室乃⾄数字化医院已成为医疗卫⽣信息化的发展⽅向。

图像存储与传输系统(Picture Archiving and Communication System, PACS)是专门为医学图像管理⽽设计的包括图像存储、检索、传输、显⽰、处理和打印的硬件和软件系统。

其⽬标是为了有效地管理和利⽤医学图像资源。

PACS的建⽴对医学图像的管理和疾病诊断具有重要意义。

它实现了⽆胶⽚的电⼦化医学图像的管理，解决了迅速增加的医学影像的存储、传送、检索和使⽤问题。

采⽤⼤容量磁盘和光盘存储技术，克服了胶⽚存档时间长、存储空间⼤的问题；实现了⾼速检索，避免了胶⽚丢失；可以实现同⼀病⼈相关医学图像的整理归档，简化了数据管理；充分利⽤多模式显⽰、图像增强和计算机辅助诊断等技术，提⾼了图像诊断能⼒；电⼦通信⽹络⽀持多⽤户同时处理，利⽤计算机对图像进⾏处理提⾼了诊断能⼒，并可接⼈远程医疗系统实现远程会诊；分布式医学图像数据库便于实现医学数据共享，从⽽提⾼了医院的⼯作效率和诊断⽔平。

⼀、 PACS的产⽣和发展PACS的概念提出于80年代初。

1982年1⽉国际光学⼯程协会(SPIE)在美国主办的第⼀届国际PACS研讨会正式提出了PACS这⼀术语。

建⽴PACS的想法主要是由两个因素引起的：⼀是数字化影像设备，如CT设备等的产⽣使得医学影像能够直接从检查设备中获取；另⼀个是计算机技术的发展，使得⼤容量数字信息的存储、通讯和显⽰都能够实现。

在80年代初期，欧洲、美国等发达国家基于⼤型计算机的医院管理信息系统已经基本完成了研究阶段⽽转向实施，研究⼯作在80年代中就逐步转向为医疗服务的系统，如临床信息系统，PACS等⽅⾯。

医学影像学中的图像处理技术

医学影像学中的图像处理技术随着科学技术的不断发展和进步，人们对于疾病的诊断和治疗要求也越来越高。

医学影像学作为现代医学中的一个重要分支，已经成为现代医学中不可或缺的一部分。

医学影像学不仅为医生提供了更多的诊断手段，而且为病人的治疗方案制定和治疗效果评估提供了重要的依据。

而图像处理技术在医学影像学中的应用，则进一步提高了医生对影像信息的解释、分析和利用的效率。

一、医学影像学中的图像处理技术简介医学影像学中的图像处理技术是指利用计算机技术对原始医学影像进行数字化、分析、处理和展示的技术手段。

图像处理技术主要包括数字图像处理、图像分析、特征提取、图像增强、三维重建、医学图像配准、图像分类识别等。

数字图像处理将图片转化成一组数字信号，对于这组数字信号进行处理和分析，可以得到医学影像的各种信息。

图像分析是对医学影像进行分析和识别，以帮助医生诊断和治疗疾病。

特征提取是指从医学影像中提取出相关的信息，为后续图像分析和治疗提供依据。

图像增强是指利用图像处理技术使得影像的质量更加清晰、准确，以帮助医生诊断和治疗。

二、医学影像图像处理技术的应用1、医学影像的数字化数字化是医学影像中最基本也是最重要的处理技术，是将医学影像采集的过程进行数字化，这样就可以利用计算机进行存储、传输、处理等操作。

数字化是实现其他图像处理技术的前提，也是医学影像学的数字化发展的起点。

2、医学图像的增强处理医学图像增强技术主要是为了让影像中更多的信息有效地被提取和利用。

例如，超声影像常常因为病人体壁膜的吸收和衰减而导致图像质量较差，这时候就可以使用增强技术对影像进行处理，让医生更容易诊断和治疗。

3、三维重建三维重建是指将医学影像处理成三维模型，使医生对人体器官的内部结构有更加具体和真切的认识。

例如，在骨科医生的手术之前，医生可以对拍摄的骨科影像进行三维重建，以了解患者骨骼的情况，确定手术路径和手术方案，以保证手术的效果和成功率。

4、医学图像配准医学图像配准技术是将不同时间和不同成像方式的影像进行对齐，从而帮助医生更加准确地诊断和治疗疾病。

dicom标准中文版

dicom标准中文版DICOM标准中文版。

DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）是医学数字成像和医学信息交流的国际标准。

它定义了医学图像和相关信息的数字格式和通信协议，旨在实现医学图像设备和信息系统之间的互操作性。

DICOM标准的制定和应用对于提高医疗图像的质量、安全和效率具有重要意义。

DICOM标准的内容非常丰富，包括图像存储、图像传输、图像显示、图像打印、图像检索、图像处理、工作列表管理、报告结构等多个方面。

其中，图像存储是DICOM标准的核心内容之一，它规定了医学图像数据的存储格式和数据结构，确保不同厂家生产的医学图像设备可以互相兼容、互相交换图像数据。

DICOM标准的制定和应用，使得医学图像能够以数字化的方式进行存储、传输和处理，极大地方便了医疗工作人员对患者的诊断和治疗。

通过DICOM标准，医生可以在不同的医疗机构之间共享患者的医学图像和相关信息，提高了诊断的准确性和治疗的效果。

同时，DICOM标准也促进了医学图像设备和信息系统的技术创新和发展，推动了医学影像领域的进步。

DICOM标准的中文版是DICOM标准在中国的官方翻译版本，它为中国的医疗机构、医疗设备生产厂家和医学影像领域的科研人员提供了重要的参考依据。

中文版的DICOM标准不仅使得中国的医学图像设备能够与国际接轨，还促进了中国在医学影像领域的发展和应用。

总的来说，DICOM标准的中文版对于推动中国的医学影像领域的发展和进步具有重要的意义。

它不仅促进了医学图像设备和信息系统之间的互操作性，还推动了医学影像技术的创新和应用。

相信随着DICOM标准的不断完善和应用，中国的医学影像领域将迎来更加美好的发展前景。

医学图像传输与存储中常见的技术问题解决方案

医学图像传输与存储中常见的技术问题解决方案医学图像传输与存储是现代医疗领域中至关重要的一环。

通过数字化技术，医学图像可以被高效地传输和存储，为医生提供了准确的诊断和治疗依据。

然而，在实际应用中，我们常常会遇到一些技术问题，下面将讨论一些常见的问题，并提出解决方案。

首先，医学图像的传输问题是一个重要的挑战。

医学图像通常具有大量的数据，传输速度慢会导致延迟和图像质量损失。

为了解决这个问题，可以采用压缩技术。

通过压缩图像数据，可以减小数据量，从而提高传输速度。

常用的压缩算法有无损压缩和有损压缩。

无损压缩可以保留图像的所有细节，但压缩率较低；而有损压缩可以提高压缩率，但会损失一些细节。

根据具体需求，可以选择适合的压缩算法。

其次，医学图像的存储问题也需要解决。

医学图像通常需要长期保存，并且需要方便地进行检索和共享。

传统的存储方式是使用物理介质，如光盘或磁带。

然而，这种方式存在容量有限、易损坏和不易检索的问题。

现代的解决方案是使用数字化存储技术，如云存储。

云存储可以提供无限的存储容量，并且可以方便地进行远程访问。

此外，云存储还可以实现数据备份和灾难恢复，确保数据的安全性。

另一个常见的问题是医学图像的格式不兼容。

不同的医学设备和软件使用不同的图像格式，导致图像无法在不同的系统中进行传输和查看。

为了解决这个问题，可以使用标准化的图像格式，如DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）。

DICOM是医学图像的国际标准，可以保证图像在不同系统之间的兼容性。

通过将图像转换为DICOM格式，可以方便地在不同的设备和软件中进行传输和处理。

此外，医学图像的安全性也是一个重要的问题。

医学图像包含敏感的患者信息，如病历和个人身份信息。

为了保护这些信息的安全，需要采取一系列安全措施。

首先，可以使用加密技术对图像数据进行加密，确保只有授权的人员可以访问。

其次，可以使用身份验证技术，如指纹识别或密码，确保只有授权的用户可以查看和处理图像。

简述医学影像存储与传输系统的特点

简述医学影像存储与传输系统的特点一、引言医学影像存储与传输系统（Medical Imaging Storage and Transmission System，MIST）是指用于医学影像数据的存储和传输的系统，它包括了医学影像的获取、处理、存储、检索和传输等多个环节。

随着医疗信息化建设的不断深入，MIST已成为现代医疗领域中不可或缺的重要组成部分。

本文将从以下几个方面对MIST的特点进行详细阐述。

二、特点1. 大数据量医学影像数据通常具有大数据量、高分辨率等特点，因此需要大容量的存储介质来存储这些数据。

同时，在数据传输过程中也需要考虑到网络带宽和速度等因素，以保证数据能够及时、快速地传输。

2. 多种格式不同类型的医学影像有着不同的格式，如CT图像、MRI图像等。

因此，在MIST中需要支持多种格式的影像，并能够进行相应处理和转换。

3. 安全性要求高由于涉及到患者隐私等敏感信息，MIST在设计上需要考虑到安全性问题。

对于患者信息和影像数据都需要进行严格保密，并采取相应措施防止数据泄露和非法访问。

4. 高可靠性和稳定性医学影像数据是医生进行诊断的重要依据，因此在MIST中需要保证数据的高可靠性和稳定性。

一旦出现数据丢失或损坏等情况，将会对医生的诊断产生极大影响。

5. 多用户支持在医院内部，不同科室和医生需要共享同一份患者影像数据，因此MIST需要支持多用户同时访问和使用。

同时，在数据传输过程中也需要考虑到多用户同时访问可能带来的网络拥堵问题。

6. 高效性由于医学影像数据的特点，MIST需要具备高效性。

在存储、检索和传输等环节中都需要采用相应的技术手段以提高效率。

例如，在存储方面可以采用压缩算法来减小存储空间；在检索方面可以采用分布式检索技术来提高检索速度；在传输方面可以采用多线程传输技术来提高传输速度等。

7. 可扩展性随着医疗信息化建设的不断深入，MIST所需处理的数据量也会不断增加。

因此，在MIST的设计上需要考虑到可扩展性问题，以便在未来能够满足更大规模的数据处理需求。

医学图像处理知识点总结

医学图像处理知识点总结医学图像处理是一门研究如何获取、存储、传输、显示和分析医学影像的学科。

它主要应用于医学影像的获取和分析，包括X射线、CT、MRI、超声等图像。

医学图像处理的发展不仅对医学影像的质量有较大的提升，也对临床诊断和治疗产生了深远的影响。

以下是医学图像处理的一些主要知识点总结。

1. 医学图像获取医学图像的获取包括医学影像的图像采集与数据获取。

不同的医学影像设备，如X射线机、CT机、MRI机、超声机等，对应的图像获取方式、图像分辨率、图像类型等都可能存在差异。

在图像的获取过程中，需要注意保护患者隐私，并保证图像的质量和准确性。

2. 医学图像存储医学图像的存储是指将采集的医学影像数据进行数字化存储，并进行有效的管理和检索。

医学图像存储需要采用符合医学行业标准的数据格式，建立安全可靠的存储系统，确保影像数据的完整性和可访问性。

3. 医学图像传输医学图像传输指的是在医学影像数据之间进行网络传输，包括各种传输协议和网络安全等内容。

医学图像传输需要保证数据传输的稳定性和安全性，防止数据泄露和损坏。

4. 医学图像显示医学影像的显示对诊断和治疗非常重要。

医学影像显示系统需能够对各种类型的医学影像进行准确、清晰地显示，医生能够通过显示系统对影像进行观察和分析，并作出准确的诊断。

医学图像显示系统也需要支持多种功能，如3D重建、图像增强、图像测量等。

5. 医学图像分析医学图像分析是对医学影像进行量化和定量分析的过程。

医学图像分析技术包括图像分割、特征提取、分类和识别等，旨在提取影像中的信息并辅助医生做出诊断和治疗决策。

6. 医学图像处理算法医学图像处理算法是指针对医学影像数据开发的专用的算法。

常见的医学图像处理算法包括图像增强算法、图像分割算法、图像配准算法、图像重建算法等。

通过这些算法的应用，可以对医学图像进行精确地处理，并获得更准确的信息。

7. 医学图像质量评估医学影像质量评估是指对医学影像数据质量进行定量化和评估的过程。

生物医学图像处理的原理和方法

生物医学图像处理的原理和方法随着科学技术的不断发展，生物医学图像处理在生命科学研究中的应用越来越广泛。

生物医学图像处理指对生物医学图像进行数字化、重建、分析、处理等一系列操作，它为研究生命体内各种生物过程提供了先进的技术手段。

本文将从生物医学图像的特点、数字化处理与重建、分析处理等三个方面，介绍生物医学图像处理的原理和方法。

一、生物医学图像的特点生物医学图像与一般图像不同，具有以下特点：1.生物医学图像的数据来源多且复杂，包括CT、MRI、超声、X光等。

2.生物医学图像的分辨率高，需要高精度和高速度的算法进行处理。

3.生物医学图像的数据量大，需要大量存储空间和高速传输技术。

4.生物医学图像的数据存在噪声和不确定性，处理过程需要准确性和可靠性。

以上特点决定了生物医学图像处理需要具备高速、高精度、高效性和可靠性等特点，才能满足生物医学研究的需求。

二、数字化处理与重建数字化处理是指将生物医学图像进行数字化、预处理、分割和重建等一系列操作。

数字化处理的流程主要包括以下几个步骤：1.数字化采集：利用各种成像设备对生物医学图像进行采集和数字化。

2.预处理：对图像进行滤波、增强等一系列预处理操作，使图像更加清晰和易于分析。

3.分割：对生物医学图像进行图像分割，即将图像中的目标分割出来。

分割的目的是为了获得生物医学图像中目标的精确定位和分析。

4.重建：对数字图像进行重建和三维重建，获得三维立体图像。

数字化处理是生物医学图像分析的前置工作，其结果直接影响后续处理的准确性和可靠性。

三、分析处理分析处理是指对生物医学图像进行量化、医学标准化、形态分析等操作，以获得生物医学问题的解决方案。

分析处理的流程主要包括以下几个步骤：1.量化：对生物医学图像进行尺寸、形态、密度等参数的定量化分析，以获得更为精确的医学诊断结果。

2.医学标准化：以医学临床标准为基础，对生物医学图像进行标准化处理，使图像更为清晰和易于诊断。

3.形态分析：对生物医学图像进行形态学分析，具有很好的病灶分析效果。

医学影像存储与传输技术的研究与应用

医学影像存储与传输技术的研究与应用随着医疗技术的不断发展和进步，医学影像成为了现代医疗中非常重要的一部分。

医学影像是通过医学影像设备对人体进行扫描、拍摄、记录等过程来获得的。

而医学影像存储与传输技术也成为了保障医学影像质量、便利医疗工作的重要手段。

一、医学影像存储技术的发展随着影像技术的进步和影像数据的量不断增加，如何高效地存储影像数据成为了一个值得关注的问题。

传统的影像存储方式主要是使用光盘、磁带等传统媒介进行存储，操作繁琐，存储容量小，访问速度慢，而且存储的数据也很难进行整合和共享。

因此，随着数字化技术的应用，医学影像数字化存储技术也得到了快速发展。

数字化影像存储技术采用数字图像处理技术，将传统的医学影像转化成数字信号。

数字化影像通过网络传输可以实现方便快捷的数据共享、远程医学会诊和辅助诊断。

同时数字化存储的方式也比传统存储方式更加安全可靠，可以避免光盘、磁带等存储媒介的损坏和数据丢失。

目前常用的数字化医学影像存储方式主要有PACS系统和VNA系统。

PACS系统是医学影像数字化存储的一种常用方式。

它采用信息化技术将随机的医学影像资料集中储存于一起，通过网络实现影像病历的快速传输、共享和访问。

基于PACS系统的数字化医学影像存储方式具有安全、可靠、高效等优点。

通过这种方式可以实现在各个医疗机构的医生和专家之间进行远程医学会诊和影像共享等操作，为医疗工作提供了极大的方便。

而VNA系统是目前最先进的医学影像存储方式之一。

它采用开放的架构模式，可以集成各种影像设备和标准，实现从各种数据源到移动医疗终端的无缝数据流转。

通过VNA系统可以实现医学影像的高效传输和共享，同时还可以实现远程医学会诊和影像数据的实时访问。

相对于传统的PACS系统，VNA系统具有更加开放的平台、更高的数据存储能力和更加灵活的数据处理能力，可以方便实现不同医学机构之间的联合操作和影像共享。

二、医学影像传输技术的发展医学影像传输技术是指通过网络将医学影像及相关信息传输到相关人员的设备上，以实现远程会诊等医疗操作的技术。

医学影像处理技术的原理与应用

医学影像处理技术的原理与应用医学影像处理技术是现代医学发展的重要组成部分，它利用计算机科学、电子技术、数字信号处理技术等多种技术手段，将医学影像图像数字化、传输、处理、存储和显示。

这种技术能够提高医生们对疾病的诊断和治疗水平，促进人类健康事业的发展。

一、医学影像处理技术的基本原理医学影像处理技术是以医学影像为基础，通过开发与完善影像数字处理方法和技术，实现图像数字化、压缩、储存、传输和显示的过程。

不同的医学影像处理技术有不同的基本原理和方法，这里主要介绍几种主要的医学影像处理原理。

（一）数字化数字化是医学影像处理的基础，它是将传统的模拟图像转换为数字图像的过程，实现医学图像数字化存储和处理。

数字化技术的主要原理是将模拟信号转化为数字信号，通过对数字信号的量化和编码实现医学影像的数字化。

（二）降噪医学影像常常受到噪声的干扰，因此去除噪声是医学影像处理的重要过程之一。

降噪方法有多种，主要分为滤波、特征分析等。

（三）图像分割图像分割是医学影像处理的重要过程之一，它是将医学图像中的不同组织、器官或病变分离出来的过程。

图像分割方法有很多，较常用的是阈值分割、区域生长分割、边缘分割等。

（四）图像配准医学影像处理中，由于在不同时间或使用不同设备拍摄的图像往往存在位置或尺度上的差异，因此需要通过图像配准实现不同影像之间的对齐。

图像配准主要分为点对点配准、灰度互相关配准、多分辨率配准等。

二、医学影像处理技术的应用医学影像处理技术在医学领域有着广泛的应用，它不仅为医生们提供了更为科学精准的诊断手段，也为疾病的治疗和预防提供了有力的保障。

（一）医学影像诊断医学影像处理技术在医学影像诊断中发挥了至关重要的作用，通过数字图像处理、增强和修复技术等手段，使医生们能够更准确地测量分析病变的大小、形态和位置等。

（二）辅助手术医学影像处理技术还可以为手术提供诸如智能导航、定位、计划等技术，极大地提高了手术的精密度和准确性。

同时，手术后的康复监测也可以通过医学影像处理技术来实现。

医学影像pacs的工作流程

医学影像pacs的工作流程
医学影像 PACS（Picture Archiving and Communication System）是一种用于管理和存储医疗影像的系统。

其工作流程通常包括以下几个步骤：
1. 图像采集：通过各种医疗成像设备（如 X 光机、CT 扫描仪、MRI 扫描仪等）获取患者的医学影像。

2. 图像传输：将采集到的图像从成像设备传输到 PACS 系统。

3. 图像存储：PACS 系统将接收到的图像进行存储和管理，通常使用数字化的方式将图像存储在数据库中，以便后续的检索和访问。

4. 图像处理：PACS 系统可以对存储的图像进行各种处理操作，如调整对比度、增强细节、裁剪等，以提高图像的质量和可读性。

5. 图像显示：医生可以通过 PACS 系统的终端设备（如电脑、平板电脑等）查看存储的图像，并进行诊断和分析。

6. 报告生成：医生在查看图像后，可以使用 PACS 系统生成诊断报告，并将其与图像一起存储在系统中。

7. 图像共享：PACS 系统可以将存储的图像和报告共享给其他医生或医疗机构，以便进行远程诊断或会诊。

8. 系统维护：PACS 系统需要定期进行维护和升级，以确保系统的稳定性和安全性。

总之，医学影像 PACS 系统的工作流程是一个复杂的过程，它涉及到多个环节和多个部门的协同工作，以确保医疗影像的高效管理和利用。

医疗图像处理技术的常见问题及解决方案

医疗图像处理技术的常见问题及解决方案医疗图像处理技术的发展为医学诊断和治疗提供了巨大的帮助，然而在使用过程中还是会遇到一些常见的问题。

本文将探讨医疗图像处理技术的常见问题，并提供相应的解决方案。

问题一：图像质量不佳医疗图像的质量直接关系到诊断和治疗的准确性。

常见的图像质量问题包括噪声、模糊、伪影等。

这些问题可能是由不良的图像采集设备、不正确的参数设置或图像传输过程中的干扰等原因导致的。

解决方案：1. 优化图像采集设备和参数设置：合理选择图像采集设备并进行正确的参数设置，确保图像的分辨率、对比度和亮度等达到最佳状态。

2. 采用图像增强技术：利用图像增强算法对不良图像进行处理，如去噪、增强对比度和清晰度等，以提高图像质量。

3. 加强图像传输的稳定性：采用稳定的图像传输协议和网络连接，避免传输过程中的干扰和丢失。

4. 进行图像质量评估：通过图像质量评估算法对图像进行定量评估，及时发现并解决质量问题。

问题二：图像处理速度慢医疗图像处理可能涉及到大量的数据和复杂的算法，因此处理速度成为一个重要的问题。

特别是在实时图像处理和云端图像处理的应用中，速度更是关键。

解决方案：1. 优化算法和代码：通过对算法和代码进行优化，提高处理的效率。

例如，使用并行计算和多线程处理等技术，可以加速图像处理过程。

2. 利用硬件加速：使用现代图形处理器（GPU）等硬件加速器，可以极大提高图像处理的速度。

GPU具有并行处理能力和强大的计算能力，可以有效地加速图像处理算法。

3. 采用分布式处理：将图像处理任务分解成多个子任务，并利用分布式计算框架进行并行处理，提高整体处理速度。

4. 压缩和缓存技术：对图像进行压缩和缓存，减少数据传输量和处理时间。

问题三：数据隐私和安全性医疗图像包含患者的个人信息和敏感医疗数据，因此数据隐私和安全性是一个重要的问题。

在图像采集、传输和存储过程中，存在数据泄露、篡改和未经授权访问等风险。

解决方案：1. 加密技术：采用加密算法对医疗图像进行加密处理，保护数据的机密性。

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医学图像传输与处理教学目标第一章医学图像存储与传输第一节绪论医院信息系统的最终目的就是要全面实现医院各类信息（文字、图像、语音）的现代化管理，满足各类医务人员的需要。

在医院种类繁多的信息中，医学图像信息最为庞大，约占整个医院信息的80％以上。

该类信息的数字化管理和通讯是关键所在，也是医院现代化操作运行的重要标志。

医院信息系统主要包括PACS和HIS系统。

实现医院信息化带来的好处1. 引入新思想、新观念。

2. 对病人服务更加周到，医患关系更加密切。

3. 及时准确全面地为临床医生提供病人信息。

4. 加强了医院质量管理，增强医疗质量意识。

5. 更有效地管理和利用资源。

6. 信息资源发掘将给医院带来不可估量的财富。

7. 为临床循证管理决策提供科学数据。

医院信息系统的组成PACS全称医院影像存储与通讯系统：通过软件和硬件连接不同的医院影像设备，以处理相关医学图像为主，存储与管理图像；图像库的再利用和后处理，侧重硬件配备。

主要应用与信息处理与传输。

HIS全称医院信息管理系统：通过相关软件和硬件，以处理医院整体信息管理为主，侧重软件支持。

主要应用与信息的管理。

PACS全称医学影像存储与传输系统即医学影像的存储和传输系统，它是放射学、影像医学、数字化图像技术、计算机技术及通信技术的结合，它将医学图像资料转化为计算机数字形式，完成对图像信息的采集、存储、管理、处理及传输等功能。

PACS利用多种软件模块和硬件设备连接不同的医院影像设备，以处理相关医学图像为主，存储与管理图像；图像库的再利用和后处理，侧重硬件配备。

HIS 系统基本构成1. 病人管理 ADT & Patient Administration。

2. 医嘱输入 Physician Order Entry。

3. 电子病历系统 Computer-based Patient Record。

4. 药物物资系统 Pharmacy/supply management。

5. 资源与预约系统 Resource & Scheduling。

6. 放射信息系统 RIS。

7. 实验室信息系统 LIS。

8. 账单结算系统 Billing System。

9. 危重监护系统 Critical /Intensive Care Unit。

10. 图像存档与传输系统 PACS。

11．病人转诊系统 Patient Referral。

超声信息系统（UIS）超声信息系统（UIS）是医院信息化过程中最终产物，即与HIS系统和PACS系统相融合的产物。

超声信息系统具体应用包括：超声科室管理、超声报告书写、超声图像存储与分析、超声信息共享、支持教学与科研等。

UIS是医院HIS系统的重要组成部分，同时又与医院PACS 系统紧密相连，使得超声科室产生的信息能对全院共享，而超声科室所需的信息也能通过HIS系统和PACS系统得到。

随着医院之间的网络互联与资源共享，超声信息共享的规模会越来越大。

Health Level Seven (HL7)Health Level Seven (HL7) 是医疗机构为完善信息交换系统而制订的医疗信息交换标准。

（Standard）该标准是规范医院内部应用系统（Application software）之间的信息交换标准。

为完善医院内部各系统之间以及医院内部系统与外部系统之间的联动提供便利条件。

信息系统在临床实际工作中的主要作用规范图文报告和图像记录,统一实现质控要求1、利用信息系统工作站可以有效地保存、管理报告和图像资料。

按照质控要求规范报告系统，统一专业术语表述，提高报告诊断准确性，减少和避免医疗纠纷和事故的发生。

2、利用系统所具备的多种检索方法，根据医师需要进行分类检索。

3、提供病例随访记录功能，分别记录病例的临床诊断、手术情况和病理诊断等资料。

信息系统在临床实际工作中的主要作用提高效率，降低成本，缩小存储空间1、卫生部《医疗机构病历管理规定》中要求病历资料保存期限不少于15年。

2、传统的图文报告方式及存储方法，占用一定的空间，保存成本高，检索查找困难。

3、信息系统工作站可以移动存储材料，极大地降低了存储成本，缩小了存储空间。

例如，一张650M的光盘至少可以保存数千张高清晰度的图像。

4、不同形式的统计结果可以使得科室管理更加有效、合理和透明。

信息系统在临床实际工作中的主要作用健全科室科研和教学工作1、利用存档数字图文资料，可以方便进行科内、院内和医院之间的病例讨论。

2、根据需要随时对存储的图文资料查阅和打印。

3、通过对存储报告的测量数字和图像进行统计学分析，便于撰写并发表论文和科学著作。

4、全数字图像可以方便地制作教学幻灯片，便于学术交流。

5、保留的动态图像能真实地再现检查过程。

信息系统在临床实际工作中的主要作用查阅与随访1、医师接诊患者时，根据需要可以检索出患者的历史检查记录，并对所获得的即时图像与保存的历史图像进行同步对比，以评价诊断的正确性和评估治疗效果。

2、对于疑难病例或当出现医疗纠纷时，可以利用工作站的采集记录图像进行验证。

提供的原始图文资料便于多次复查对比和提供必要的法律证据。

信息系统在临床实际工作中的主要作用远程会诊，提高诊断率，缩短确诊时间，降低成本1、利用大城市优越的医疗资源和网络、图文系统工作站，可以对边远地区疑难病例进行远程会诊，可以提高诊断准确率，缩短确诊时间。

2、远程会诊利用资源共享，可以降低患者就诊成本，及时制订出有效的治疗方案。

第二节医学图像存档与传输一、医学图像的分类与格式1、分类静态图像和动态图像2、格式常用静态图像格式包括BMP,JPG,TIF和DICOM；常用动态图像格式包括AVI,MPGE4和DICOM。

3、其中，DICOM格式属于原始数据格式（未压缩），保留图像真实信息，没有任何失真。

其他格式采用不同数据压缩方式，造成一定信息的丢失，但不影响诊断质量。

DICOM标准介绍DICOM是由兼容设备所遵循的一系列协议组成的。

可以使用这些协议的命令和语法语义。

DICOM标准从属于医学信息学领域。

在这个领域内，它负责医学成像系统和设备之间数字信息的交换。

因为医学成像设备可以与其他的医学设备互操作，标准的范围需要与医学信息学领域的其他部分重叠。

DICOM标准介绍DICOM标准的目的：1、它规定了命令和关联数据的语义，促进了声明兼容性设备的互操作性；2、促进了在网络环境中的操作，不需要网络接口单元的特殊要求；3、支持已经存在的国际标准，符合国际标准的文档准则，促进了未来医学成像应用。

DICOM 3.0标准的文档组成部分第一部分：介绍和概述简要介绍了DICOM的概念及其组成。

第二部分：兼容性精确定义了声明DICOM要求制造商对其产品的DICOM兼容性的描述。

它包括信息对象、服务类型、数据编码方法等。

每一个用户都可以从制造商处得到一份符合DICOM要求的声明。

第三部分：信息对象定义利用面向对象的方法，定义了两类信息对象：普通型和复合型。

DICOM 3.0标准的文档组成部分第四部分：服务类规范说明了服务类，详细论述了作用与信息对象的命令及其产生的结果。

第五部分：数据结构和语义学描述了怎样对信息对象类和服务类进行构造和编码。

第六部分：数据字典描述了所有信息对象是由数据元素组成的，数据元素是对属性值的编码。

DICOM 3.0标准的文档组成部分第七部分：信息交换定义了进行消息交换通讯的医学图像应用实体所用到的服务和协议。

第八部分：信息交换的网络通讯支持说明了在网络环境下的通讯服务和支持DICOM应用进行信息交换的必要的上层协议。

第九部分：信息交换的点对点通讯支持说明了与ACR-NEMA2.0兼容的点对点通讯的服务和协议。

DICOM 3.0标准的文档组成部分第十部分：用于介质交换的介质存储和文件格式说明了一个在可移动存储介质上医学图像信息存储的通用模型。

提供了在各种物理存储介质上不同类型的医学图像和相关信息进行交换的框架，以及支持封装任何信息对象定义的文件格式。

第十一部分：介质存储应用卷宗用于医学图像及相关设备信息交换的兼容性声明。

给出了心血管造影、超声、CT、磁共振等图像的应用说明和CD-R格式文件交换的说明。

DICOM 3.0标准的文档组成部分第十二部分：用于介质交换的物理介质和介质格式它提供了在医学环境中数字图像计算机系统之间信息交换的功能。

这种交换功能将增强诊断图像和其他潜在的临床应用。

这部分说明了在描述介质存储模型之间关系的结构以及特定的物理介质特性及其相应的介质格式。

具体说明了各种规格的磁、光盘，PC机上使用的文件系统和1.44M软盘，以及CD-R 可刻写光盘。

DICOM 3.0标准的文档组成部分第十三部分：点对点通信支持的打印管理定义了在打印用户和打印提供方之间点对点连接时，支持DICOM打印管理应用实体通信的必要的服务和协议。

点对点通信卷宗提供了与第八部分相同的上层服务，因此打印管理应用实体能够应用在点对点连接和网络连接。

点对点打印管理通信也使用了低层的协议，与已有的并行图像通道和串行控制通道硬件硬拷贝通信相兼容。

DICOM 3.0标准的文档组成部分第十四部分：说明了灰度图像的标准显示功能这部分仅提供了用于测量特定显示系统显示特性的方法。

这些方法可用于改变显示系统以与标准的灰度显示功能相匹配，或用于测量显示系统与标准灰度显示功能的兼容。

第十五部分：安全措施第十六部分：标准内容参考资源14种DICOM服务类证实服务类存储服务类查询、检索服务类检查内容通知服务类患者管理服务类检查管理服务类结果管理服务类打印管理服务类媒质存储服务类存储责权管理服务类基本工作列表管理服务类队列管理服务类灰度软拷贝表达状态存储服务类结构化报告存储服务类DICOM标准各个部分的关系DICOM标准中涉及超声的部分DICOM3.0标准的第三部分：信息对象定义中分别规范了：（1）超声图像信息对象定义；（2）超声多帧图像信息对象定义。

DICOM图像格式简介DICOM规格中，使用了资料结构来表述影像学检查方法：定义了Patient,Study,Series,Image 4个层面来存储检查信息。

（1）Patient中包含了患者的所有基本资料（姓名、性别、年龄等）和医师指定的检查Study；（2）Study中包含了检查种类（X线摄片、CT、MR、US等）和指定检查的Series;（3）Series中包含了检查的技术条件（KV，MAS，层厚等）和图像Image;（4）Image中包含了医学影像格式和信息。

DICOM中的目标导向DICOM将影像包裹成一个物件IOD(Information object definition).每个IOD分成2个部分：像素数据（PIXEL DATA)和影像属性。

（1）像素数据通过单纯表述图像上每个像素点的数值来组合成一个医学影像；（2）影像属性包含了该图像所描述患者的资料信息，如：患者名称、检查日期、CT号、扫描条件、图像层厚等，甚至包含了医嘱信息。