医学图像格式转换及读取与显示

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运用第三方软件实现DICOM医学图像的格式转换

ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－４３３７．２０１４．０４．０２８
ＣＯＭ格式的图像并不能被诸如ＭＡＴＬＡＢ、Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ等常用
１引言
图像处理软件直接打开，后续处理十分麻烦。针对ＤＩＣＯＭ格
要将图像转换成常用的ＢＭＰ或ＪＰＧ格式。本文介绍一种通过ＳＰＭ和ＭｒｉＣｒｏ软件进行图像格式转换的方法。
２现状
是合适的。然后启动ＭＡＴＬＡＢ，打开Ｆｉｌｅ菜单选择ＳｅｔＰａｔｈ
命令，增加ＳＰＭ目录为ＭＡＴＬＡＢ的搜索路径（ｓｅａｒｃｈｐａｔｈ）。３．２在ＭＡＴＬＡＢ命令窗口输入ｓｐｍ命令启动ＳＰＭ软件，然后单击ｆｍｒｉ，也可直接输人ｓｐｍｆｍｒｉ启动。３．３在界面上单击ＤＩＣＯＭＩｍｐｏｒｔ按钮。在弹出的ＤＩＣＯＭ
医学图像，从中提取具有临床价值的信息，是当前较为热门的课题。例如，从纹理图像中提取特征参数，可用于肝包虫的分
本文借助于ＳＰＭ８和ＭｒｉＣｒｏ二个软件，轻松实现ＤＩ — ＣＯＭ格式医学图像向ＢＭＰ格式的转换，操作方便，适合大都数初学者，其转换方法介绍如下：
类和检索］，分割脑部磁共振图像实现脑部疾病的诊断、脑部

医疗图像处理软件的使用方法总结

医疗图像处理软件的使用方法总结医疗图像处理软件是医学影像领域中非常重要的工具，它能够帮助医生和医学研究人员对医学影像进行处理、分析和诊断。

本文将总结医疗图像处理软件的使用方法，帮助读者更好地理解和应用这些软件。

首先，我们需要了解医疗图像处理软件的基本功能。

医疗图像处理软件通常具备以下功能：图像导入和导出、图像重建和增强、图像分割和标注、图像配准和对齐、图像测量和分析、图像编辑和制作报告等。

掌握这些功能是使用医疗图像处理软件的基础。

其次，我们需要学会如何导入和导出图像。

在医疗图像处理软件中，图像通常以DICOM（数字图像与通信在医学上）格式保存。

因此，我们需要先将医学影像设备（如CT、MRI等）获取的图像转换为DICOM格式后，才能在软件中进行处理。

一旦图像导入软件，我们可以对其进行编辑、分析和保存。

在导出图像时，我们可以选择不同的格式，如JPEG、PNG或者DICOM等，以便后续使用。

第三，我们需要掌握图像重建和增强的方法。

医学影像中的噪声和伪影对诊断结果具有影响，因此图像重建和增强是医疗图像处理软件中的重要功能。

图像重建技术可以通过对多幅图像进行重建，提高图像质量和分辨率。

图像增强技术可以调整图像的对比度、亮度和锐度，使医生能够更清晰地观察图像细节和异常区域。

第四，图像分割和标注是医疗图像处理软件中的关键功能。

图像分割可以将医学影像中的组织、器官或病变区域进行分离。

常见的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。

图像标注则是给图像中的特定区域进行标记，方便医生进行定量分析和诊断。

在使用图像分割和标注功能时，我们需要根据实际需求选择合适的算法和参数，以达到最佳分割和标注效果。

第五，图像配准和对齐是医疗图像处理软件中的重要环节。

由于不同医学影像设备获取的图像存在位置和角度的差异，对于多模态图像或者时间序列图像，需要将其进行配准和对齐。

图像配准可以校正图像位置和角度的偏差，以便进行准确的分析和比较。

医学图像的处理与变换的基础知识

二维离散余弦变换
正变换：
N 1 N 1
C(,) a()a()
f
(x,
y)
cos[
(2 x1) 2N
的顺序是每一层面逐行逐个体素。例如，一个由64个层
片组成的长方形物体，每个层面有100 x l00个像素。其
体数据文件的排列顺序。
Header
y z
100 100 100 100
x
图3-15 长方体及具体数据集排列
100 100
第三节医学图像的变换
medical image transforms
由于计算机的工作速度、存储空间是相对有限的，各种参数都不能无限地提高。
不同量化级别对图像质量的影响
（a）
（b）
（c）
（d）
虚假轮廓
（e）
（f）
（g）
（h）
（a）原始图像(256级)；（b）量化图像1(128级)；（c）量化图像2(64级)；（d）量化图像3(32级)；（e）量化图像4(16级)；（f）量化图像5(8级) （g）量化图像6(4级)；（h）量化图像7(2级)；
Zi＋ 1 Zi
Zi－ 1
qi＋ 1 qi－ 1
连续灰度值量化值 (整数值 )
灰度标度
灰度量化
(a)
…
255 将连续图像的像素值分布
254 落在[Zi，Zi+1]范围内的点 128 的取值量化为qi+1，称之
127 为灰度值或灰阶(Gray
…
Level)。把真实值Z与量化
1 0
2 biPlanes 2 biBitCount
4 biCompressi on

bayer 格式转换算法

bayer格式转换算法一、简介Bayer格式转换算法是一种用于从Bayer格式图像转换为常规像素格式的算法。

Bayer格式是一种常见的图像压缩格式，广泛应用于卫星图像和遥感等领域。

该算法能够高效地将Bayer格式图像转换为可进行进一步处理或分析的常规像素格式。

二、算法原理Bayer格式转换算法的核心思想是通过插值方法，从Bayer格式图像中提取更多的像素信息，并将其转换为常规像素格式。

通常，Bayer格式图像只记录了每个像素的亮度信息，而忽略了颜色信息。

因此，转换算法需要利用图像中的亮度信息来推断颜色信息。

常见的Bayer格式有RGGB、BGGR等，其中G代表绿色像素，R、B分别代表红色和蓝色像素。

在Bayer格式转换算法中，通常采用双线性插值或三次插值等方法进行颜色信息的推断。

这些插值方法通过比较邻近像素的亮度信息，来估算每个像素的颜色信息。

三、算法流程1.读取Bayer格式图像，并获取图像的宽度和高度。

2.创建一个与原始图像大小相同的空白图像，用于存储转换后的常规像素格式。

3.遍历原始图像中的每个像素，提取其亮度信息。

4.使用双线性插值或三次插值等方法，推断邻近像素的颜色信息，并将其写入空白图像中。

5.重复步骤4，直到遍历整个原始图像。

6.输出转换后的常规像素格式图像。

四、应用场景Bayer格式转换算法广泛应用于卫星遥感、医学影像、自动驾驶等领域。

在卫星遥感中，通过该算法可以将接收到的Bayer格式卫星图像转换为常规像素格式，以便进行后续处理和分析。

在医学影像中，该算法可以将Bayer格式的医学图像转换为常规像素格式，以便进行医学诊断和病理分析。

在自动驾驶领域，该算法可以将Bayer格式的摄像头图像转换为常规像素格式，以便进行目标检测、道路识别等任务。

五、总结Bayer格式转换算法是一种重要的图像处理技术，能够将Bayer格式图像转换为常规像素格式，以便进行进一步的处理和分析。

该算法通过插值方法从Bayer 格式图像中提取更多的像素信息，并将其转换为常规像素格式，具有高效、准确的特点。

visionpro中cogimageconverttool简介

VISIONPRO中COGIMAGECONVERTTOOL简介VisionPro是一款由Cognex公司开发的图像处理软件，旨在为制造业提供高效的视觉检测和图像处理解决方案。

CogImageConvertTool是VisionPro中的一个重要工具，主要用于图像格式的转换和处理。

本文将深入介绍CogImageConvertTool的功能、用途以及在视觉应用中的应用场景。

1.CogImageConvertTool的基本概述CogImageConvertTool是VisionPro软件套件中的一部分，作为图像转换工具，其主要功能包括：图像格式转换：CogImageConvertTool能够快速、准确地将不同格式的图像进行转换，支持常见的图像格式如JPEG、BMP、PNG等。

图像预处理：通过CogImageConvertTool，用户可以进行图像的基本预处理，例如调整亮度、对比度、图像大小等，以满足不同应用的需求。

色彩空间转换：该工具支持对图像的色彩空间进行转换，使用户能够在不同的色彩表示之间进行切换，确保图像在不同设备和环境中的显示一致性。

2.CogImageConvertTool的应用场景2.1视觉检测系统在制造业中，视觉检测系统广泛应用于产品质量检测和缺陷识别。

CogImageConvertTool可用于处理不同传感器或相机采集的图像，将其转换为适用于视觉算法的标准格式，从而提高检测精度和稳定性。

2.2图像数据集处理在机器学习和深度学习应用中，构建高质量的图像数据集对于模型的训练至关重要。

CogImageConvertTool可以用于调整和转换数据集中的图像，确保其符合模型训练的要求，提高模型的性能。

2.3医学图像处理在医学领域，医学图像的处理和分析对于疾病诊断和治疗规划至关重要。

CogImageConvertTool可以帮助医学专业人员将不同来源的医学图像转换为标准格式，以进行统一的分析和比较。

利用Photoshop进行数字医学图像增强处理的实践

２．伪彩色处理。人的眼睛能对上千种色度和亮度存在差
存为将图片保存为常见的ＢＭＰ、ＪＰＥＧ、ＴＩＦＦ格式的图片，
便于后期的各种操作，如：制作幻灯片演示文稿、在ＷＯＲＤ
中直接插入图片等等。格式转换的步骤具体为：在打开的ＤＩＣＯＭ文件的面板中选中“ 导出选项 ” ，弹出对话框中找到 “ 导
查数据和图像数据等等，可以利用图像的 “ 文件简介 ”项对ＤＩＣＯＭ的格式文件的元数据进行编辑。２．ＤＩＣＯＭ图像的格式转换。在图像处理软件Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ中打开的ＤＩＣＯＭ格式图像，能够利用Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ软件中的另
进行锐化处理，锐化参数设置成数量值２７９％，半径９．９像素，
闽值２９色阶。ＵＳＭ滤镜处理后，消除了原图中的部分噪声，
边缘线更加清晰，更加利于病理观察和分析。在锐化过程操作中涉及到的参数有：数量、半径和阈值，数量是指对原图像应用锐化量的大小，单位以百分比计量；半径是指边界每侧样本点数和光标圆点半径的大小；阈值是控制边缘中存在相邻像素间的最小色调差别，阈值越小，锐化的效果越明显。
一
、
ＤＩＣＯＭ格式医学图像的读取及格式转换
在Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ图像处理软件中，可选择的锐化处理选项有以下四种：锐化、锐化边缘、进一步锐化、ＵＳＭ锐化。这四种之中的ＵＳＭ锐化技术相对成熟，锐化处理不是单纯的将

【医学图像处理】之图像读取、存储、转换（SimpleITK）_一只稚嫩的小金毛的博客-CSDN博客

【医学图像处理】之图像读取、存储、转换（SimpleITK）_一只稚嫩的小金毛的博客-CSDN博客SimpleITK中的图像概念与计算机视觉中的图像差异是非常大的，计算机视觉中的图像只是简简单单的多维矩阵，而SimpleITK中的图像是表示一种真实的物理实体，图像中的每一个像素都表示了是真实物理空间中的一个点，不仅仅有像素值，还有着坐标，间距，方向等概念。

Size：图像在各维度的像素个数Spacing：图像各维度上像素之间的物理距离（单位一般为mm) Physical extent：图像在物理空间中的大小，其数值等于Size*Spacing。

Origin：图像原点的物理坐标（单位一般为mm，与Spacing保持一致）Direction：采用方向余弦矩阵，这里是指图像本身坐标系相对于世界坐标系（固定不动的）的角度余弦。

1.加载SimpleITK包import SimpleITK as sitk2.读取Dicom序列文件# read dicom series imagedicom_input_dir = "你的目录路径"print("Reading Dicom directory:", dicom_input_dir)reader = sitk .ImageSeriesReader()dicom_names = reader.GetGDCMSeriesFile Names(dicom_input_dir)reader.SetFileNames(dicom_names)ima ge = reader.Execute()1234563.读取非Dicom格式文件# read imageimage = sitk.ReadImage("xxxxx.mha")14.获取图像参数信息# show dicom series image messagesize = image.GetSize()p rint("Image size:", size)spacing = image.GetSpacing()print("Imag e spacing:", spacing)direction = image.GetDirection()print("Image direction:", direction)origin = image.GetOrigin()print("Image o rigin:", origin)123456785.存储非dicom格式文件# write dicom imagesitk.WriteImage(image, "xxxxx.mha")16.SimpleITK图像数据转成Numpy矩阵数据# sitk图像顺序是x，y，z三个方向的大小，numpy矩阵的顺序是z，y，x三个方向的大小,要注意索引位置# sitk image to numpy datanp_array = sitk.GetArrayFromImage( image)print("np_array size:", np_array.shape)1237.Numpy矩阵数据转成SimpleITK图像数据# numpy data to sitk imagesitk_image = sitk.GetImageFrom Array(np_array)sitk_image.SetOrigin(origin)sitk_image.SetSpacin g(spacing)sitk_image.SetDirection(direction)。

DICOM医学技术及DIB显示

DICOM医学技术及DIB显示1DICOM文件的读取DICOM文件的读取就是读取DICOM的某些数据元素,从而获得显示DICOM文件所需要的必要信息和图像的数据,如读取传输语法(Transfersyntax),就可以获得VR显式还是隐式,字节排序格式,图像数据的压缩格式等信息;读取像素抽样值(SamplesperPixel),每抽样值位分配(BitsAllocated),行数,列数,实际存储像素的位数(BitsStored)、帧数、位深、符号标志、窗宽、窗位等。

当然还可以获得其他一些信息,如查询等信息,本文在此不再展开。

读取数据元素并获得数据元素中存储的值时,应根据传输语法的规定,获得数据的隶属类型,字节排列格式,并对数据进行相应处理。

2数据的转换处理DICOM读取来的图像数据,如果每抽样值位分配(BitsAllocated)大于8,此时以字为单位存储图像数据的像素抽样值,要想显示DICOM图像文件,必须进行数据转换处理,数据转换处理过程依次为高低字节交换,高位截取,重调整。

当每抽样值位分配(BitsAllocated)大于8,也就是一个像素抽样值需要高于8位才能表示,以一个字为单位存储像素的抽样值,会由于传输语法中规定的字节排列格式不同,而产生字存储的数据表达的意义不同,同时还会出现16位(一个字)中可能真正表示像素值的要少于16位。

以CT为例,在DICOM文件中,CT图像的(SamplesperPixel)为1,也就是只需要一个像素抽样值来表示像素,而每像素抽样值由12位来表示,此时16位中真正存储像素值的只占12位,那么想正确显示CT图像,就需要根据字节排列格式重新调整字节排列,同时将多余的4位去掉。

(1)高低字节交换传输语法规定了DICOM文件中字节的排列格式,如果字节的排列格式BIG_ENDIAN并且每抽样值位分配(BitsAllocated)大于8位(一个字节)时,需要将以字为单位存储的图像数据进行高低字节转换,既将16位(一个字)前8位和后8位互换位置;否则不进行高低字节交换处理。

mitools使用方法

mitools使用方法****MITools（Medical Image Tools）是一套专为医疗影像分析而设计的开源工具集，它为研究人员和开发人员提供了一系列功能强大的算法和工具。

本文将详细介绍MITools的使用方法，帮助读者更好地利用这一资源进行医疗影像的研究与开发。

---**MITools使用方法****一、安装与配置**1.**环境要求：** MITools要求Python版本在3.5以上，同时依赖多个第三方库，如NumPy、SciPy、Pillow等。

2.**安装步骤：**- 通过pip安装：在命令行中输入`pip install mitools` 进行安装。

- 从源码安装：可以从MITools的官方GitHub仓库下载源码，然后按照README中的安装说明进行操作。

3.**配置环境：** 根据具体需求，配置相关环境变量和依赖库。

**二、基本使用方法**1.**图像预处理：**- **图像读取与显示：** 使用MITools内置的函数可以方便地读取常见的医疗影像格式，如DICOM、NIfTI等，并进行显示。

- **图像转换：** 支持多种格式之间的转换，例如将DICOM转换为NIfTI格式。

- **图像裁剪与缩放：** 可以对图像进行裁剪、缩放等操作，以满足后续处理的需求。

2.**特征提取：**- MITools提供了多种特征提取算法，如形态学特征、纹理特征等。

- 用户可以根据需要选择合适的特征提取方法，并应用到影像数据上。

3.**分割与标注：**- **自动分割：** 利用MITools内置的分割算法，如基于阈值的分割、区域生长等，对医疗影像进行自动分割。

- **手动标注：** 提供友好的交互式界面，便于用户手动进行标注。

4.**数据分析与统计：**- 可以对分割后的区域进行量化分析，提取相关指标。

- 提供统计功能，如计算均值、标准差等，以便对数据进行深入分析。

**三、高级应用**1.**机器学习与深度学习：**- MITools支持与常见的机器学习库（如scikit-learn）和深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的集成，便于构建复杂的模型。

图像超分辨技术在医学影像中的应用

图像超分辨技术在医学影像中的应用随着科技的不断进步和发展，图像超分辨技术（Image Super-Resolution，ISR）在各个领域得到了广泛的应用和推广。

医学是其中一个重要的领域，图像超分辨技术在医学影像中的应用得到了研究者们的深入探讨和实践。

本文将着重探讨图像超分辨技术在医学影像中的应用。

一、图像超分辨技术简介图像超分辨技术是一种将低分辨率图像转化为高分辨率图像的技术。

由于某些因素，如采集设备的限制、信号噪声和图像分辨率等，医学影像中常常会出现低分辨率图像。

通过将低分辨率图像经过一系列的处理，来尽量得到高分辨率图像，并且保证图像的质量和准确性。

二、图像超分辨技术在医学影像中的应用2.1 医学影像分析医学影像分析是医学领域中非常重要的一项工作，其中就包括医学图像的复原和增强。

通过利用图像超分辨技术，对低分辨率的医学图像进行处理，并进行图像复原和增强，可以帮助医生更加准确地发现疾病和病变，减少医学误诊的概率。

2.2 医学图像重建医学图像重建是指将低分辨率的医学图像转化为高分辨率图像的过程，可以通过超分辨率技术进行重建和处理，使得图像质量更加清晰和准确。

可以应用于医学图像的识别与分析、病变检测和病理分析等方面。

2.3 医学图像格式转换医学图像格式转换是指将低分辨率的医学图像转换到另外一种图像格式，以便于医学科研人员和医生进行更准确的疾病分析和诊断。

通常情况下，图像分辨率很低的医学图像需要转换为高分辨率图像，以便于在其它系统上进行分析处理，这时就需要利用图像超分辨技术来进行处理。

三、图像超分辨技术在医学影像中的优势3.1 帮助医生更准确地进行疾病诊断通过对低分辨率医学图像进行高分辨率重建和图像处理，可以提高图像的质量和准确度，使医生在进行疾病诊断时拥有更加准确的依据。

3.2 减少医学误诊的可能性通过将医学图像的低分辨率转换为高分辨率图像，能够减少医学误诊的概率，对准备进行手术和治疗的病人能够更加准确地进行判断和决策。

医学图像可视化课件

确的治疗方案。
病灶区域分割与可视化
对医学影像中的病灶区域进行分割，是可视化技术的一个重要应用。
基于医学影像的病灶区域分割技术，可以帮助医生更好地了解病变情况，为制定治疗方案提供参考。
可视化技术可以将病灶区域分割结果以图形化方式呈现，方便医生进行诊断和治疗。
血管模型建立与可视化
对医学影像中的血管进行建模和可视化，可以辅助医生进行血管介入手术。
跨学科应用与合作
跨学科交流日益频繁
医工结合
共享平台和数据集
医学图像可视化技术发展需要计算机科学、数学、医学等多学科领域的专家共同合作。
医工结合是医学图像可视化发展的重要趋势，工程师和医生需要紧密合作，共同解决临床需求和实际问题。
建立共享的开源平台和数据集，有助于推动医学图像可视化技术的发展，促进跨学科交流与合作。
05
医学图像可视化挑战与未来发展
当前挑战
数据处理复杂
医学图像数据结构复杂，如CT、 MRI等，需要专业的预处理技术进行去噪、配准、分割等操作。
精度和稳定性问题
医学图像具有很高的数据维度和空间复杂性，对算法的精度和稳定性提出了更高的要求。
临床实际应用的挑战
从实验室到临床实际应用，医学图像可视化面临着如何提高实用性、降低医生学习成本等挑战。
通过对比度拉伸、直方图均衡化等方法增强图像的对比度和清晰度，使图像更易于识别和分析。
滤波处理
分割处理
采用平滑滤波器、边缘增强滤波器等对图像进行处理，去除噪声、平滑图像表面，同时增强边缘信息，便于观察和分析。
对于多帧医学图像，需要进行图像分割处理，将不同部位或不同器官的图像分离开来，便于针对不同部位进行分析和处理。

DICOM医学数字图像格式与BMP通用图像格式转换软件的设计与实现

窗口窗位图像数据
每个数据元素由标签组号 (组号 ,元素号) ,数据类型 ,数据长度 ,数据内容四部分组成 ,结构如图 1 :
医疗设备信息
图 1 D ICO M 文件结构与数据元素
例如我们用 wi n he x 解码某张一帧文件 , 找到如下一串数字 , 它就是一个数据元素。0800 7000 4C 4 F 1800 53 79 73 74 65 6D 73 20 4D 65 64 69 63 61 6C 20 53 79 73 74 65 6D73 20 。0008 0070 是表示仪器的标签 ,4C 4 F 是数据类型 ,0018 表示数据长度 , 后面一串数字是 A SC I I 码 , 翻译成字符串就是 : P hilip s M e dical syst e m s 。以上数字都以十六进制表示。而且依据系统要求实行字节顺序颠倒排置。
Design an d rea l iza t ion of the sof t ware in tran sf or min g D ICOM digita l medica l ima ge f or ma t in to BM P genera l ima ge f or ma t
XU Pa n - hui , L IN Fe ng (Dep a rt me nt of M ec ha nic s En gi nee ri ng of Tsi ng h ua U nive r sit y , Beiji ng 100084 , Chi na) Abstra ct :W he n usi n g t he to mo grap hic i ma ge dat a f ro m t he C T o r M R de vice s to reco n st r uct t h ree - di me n sio nal vi rt ual o bject , we meet a special fo r mat of D ICO M me dical i ma ge dat a , a st a nda r d p ro duce d f ro m t ho se device s. This p ap e r is to a nal yze t he st r uct ure of D C IO M file , a n d co m bi ne rece nt t ec h ni que to co mplet e t he i mpo rt a nt f u nctio n s , i ncl udi n g de2 co di ng a nd di splayi ng t he D ICO M file , a nd co nve rti n g t he D ICO M fo r mat i nto B M P fo r mat . All t he p ractice s a re ba se d o n V C + + 6. 0 p latfo r m . T h ro ug h c reati ng a co re cla ss i n t he wo r kplace to p roce ss t he D ICO M dat a , w e succe ssf ull y re2 alize d t he t wo f u nctio n s a bo ve . T hi s p ap e r al so de sc ri be s t he st r uct ure of t he sof t w a re de velo p e d by o ur selve s a n d so me i mpo rt a nt f unctio n. Key wor ds :D ICO M ;B M P ; dat a ele me nt ; b yt e o r de ri n g ;gra y de gree ;wi n do w ce nt e r - wi n do w wi dt h

DICOM医学图像与BMP格式的转换研究

当ｂＢｔｏｎ＝ｉｉｕｔ４时．像素占１字节；Ｃ２个个
｛
ＤＲｉｉ；／ＭＰ图像信息大小（０或ｌ）以字ＷＯＤｂｚ／ＳｅＢ４２，
节为单位ＬＮｉｄ：／ＭＰ位图宽度．ＯＧｂＷｉｔ／ｈＢ以像素为单位ＬＮｉｉｔ／ＭＰ位图高度．ＯＧｂＨｅｈ；／ｇＢ以像素为单位
１所示。
文件头｝数据元素ｌ … … ｆ数据元素
ｎ）美国放射学会（Ｃ和美国电器制造商协会（Ｅｅ是ＡＲ）Ｎ．
ＭＡ）组织制定的用于医学图像存储与通信的国际标
准．的应用促进了不同厂家、同医疗设备产生的医它不学影像之间的互相传输和通信现代医疗仪器最终产生的医学图像的格式都符合ＤＣＭ标准．得不同厂ＩＯ使
ＷＯＤｂＹＥ／图文件的类型．其值固定为ＲｔＰ；／Ｔ位
０４４即“ ｘｄ２．ＢＭ”
｝ＧＱＡ；ＲＢＵＤ
颜色表ｑＲＢＵＤ结构数据的个数由图像所使￣ＧＱＡ用的颜色数ｂＢｔｏｎ决定：若图像为２ｉｉｕｔＣ４位真彩色，
商生产的设备所形成的图像的统一存档与通信成为可
能但是．由于符合ＤＣＭ标准的设备所呈现的文件ＩＯ
标签１数据描述Ｉ数据长度Ｉ数据域（ａ）Ｉ（ＲＩ（）ｌ（ｌｅＴｇｖ）、ｒＬＶｕ）ａ

dicom图像显示

DICOM(Digital Imaging Communications in Medicine)标准是医学数字成像和通信的国际标准。

DICOM虽然是在美国产生、发展的，但已被欧洲各国、日本等发达国家和地区接受，并被列入国家标准。

在我国，DICOM是唯一被接受的医疗影像国际规范。

DICOM 已经成为国际医疗影像设备的图像通信/交流的唯一规范。

DICOM标准逐渐得到国内外的高度重视,一些科研机构和高等院校纷纷展开了对标准的研究和基于标准的开发。

因此对DICOM标准文件的正确解读是医学数字图像处理和建设的关键技术之一。

1 DICOM文件的数据结构和编码规定DICOM格式文件包括了数字成像和通信两个方面内容。

该文件格式基于面向对象的思想,制定了一系列信息对象定义和服务对象定义,文件的数据结构和编码规则包含了数字成像和通信的真实信息［１］。

1.1 DCM文件的结构DCM是比较常用的DICOM文件名后缀，其他PACS软件也使用到了IMG，或是完全不使用后缀，直接就是一连串的数字或字符串命名的。

DCM文件从本质上说是一个关于信息体实例的数据集,主要包括患者、检查、序列和图像等信息。

文件的结构主要由文件头和文件结构像素数据两大部分组成,文件头又分为文件引言和数据集两部分,其中文件引言是由128个全部置为00的字节序列和一个长度为4个字节的字符串组成［２］。

数据集是整个文件中信息量最大的部分,囊括了所有信息实体(患者、图像、检查等)的信息,结构也最为复杂,文件最后的图像数据表示像素,数据结构单一,因此解读文件实际上就是解读数据集。

1.2 DICOM数据集结构数据集由多个数据元素串连组成,每个数据元素具有类似的结构,都是由标签、值描述、值长度和值域组成。

标签表示该数据元素的特定含义。

每个标签在整个数据集中只能出现1次(嵌套除外),共4个字节,分为组号(高位两字节)和元素号(低位两字节)。

如00100010表示该数据元素里的信息为患者姓名。

医学影像实战（一）--医学图像格式（nii和dicom）

医学影像实战（⼀）--医学图像格式（nii和dicom）医疗图像是对解剖区域的内部结构和功能的⼀种表征。

它以⼆维像素或者三维体素的形式呈现出来。

映射到空间位置的数值是对采样过程和重建过程的离散表征。

⽤来描述⼀个确定采样模态视野的像素数量是对解剖结构和功能的细节的表达。

像素表达的数值取决于成像模式、采样协议、重建以及后续处理过程。

医疗数据的组成医疗数据有四个关键的组成部分--像素深度、光度解释、元数据以及像素数据。

这⼏部分决定了图像的⼤⼩和分辨率a. 像素深度（Pixel Depth）或者位深度（Bit Depth）或者⾊深度（Color Depth）就是⽤来编码每⼀像素的信息所⽤的位数。

例如，⼀个 8 位的栅格会拥有从 0 到 255 这 256 种各不相同的数值。

b. 光度解释具体化了像素数据被解释成正确的图⽚展⽰的⽅式，如单⾊图像或者彩⾊图像。

为了确定像素值中是否存储了彩⾊信息，我们引⼊了每个像素的样本的概念，也就是⼤家都知道的通道数量。

单⾊图像每个像素只有⼀个样本，图⽚中并没有存储彩⾊信息。

我们使⽤从⿊⾊到⽩⾊的灰度级别来展⽰这种图⽚。

灰度的数量明显取决于⽤来存储这个样本的位数，在这种情况下，与像素深度是⼀致的。

像 X 光⽚、CT和磁共振这样的放射医疗影像都有⼀个灰度光度解释。

核医学图像都以彩⾊的形式展现，例如 PET 和SPECT。

c. 元数据就是图⽚中所描述的信息。

它看上去可能是很奇怪的，但是⽆论在什么格式的⽂件中，都存在⼀些超越像素数据并且和图像相关的信息。

这类被称作元数据的信息通常都以头部的形式储在⽂件的起始部分，它⾄少会包含以下信息：图像矩阵的维度、空间精度、像素深度以及光度解释。

d. 像素数据--这⾥存储的是像素数值的⼤⼩。

根据不同的数据类型，像素数据可能以整型或者浮点型的类型存储，使⽤表达数据所需的最少的数据位。

所以，图像的⼤⼩=头部⼤⼩（包含元数据）+⾏×列×像素深度×帧的数量医疗图像的格式放射⽣物图像中主要有六种格式--DICOM（医疗中的数字图像和通信），NIFTI（神经影像学信息技术计划），PAR/REC（飞利浦 MRI 扫描格式），ANALYZE（Mayo 医疗成像）以及 NRRD（近乎原始光栅数据）和 MNIC 格式。

DICOM医学序列图像数据读取及回放

DICOM 医学序列图像数据读取及回放赖瑞增,林强(福州大学福建福州 350002)摘要:结合实际工程中读取DICOM 医学序列图像的要点难点,较详细介绍了DICOM 数据元素的基本定义,着重阐述了读取数据中一些需注意的细节。

针对DICO M 文件格式的十六进制字符存储方式,采用C ++语言的有关文件函数进行读取,具体说明了实现的算法流程。

针对序列图像的回放显示存在帧之间时间间隔的精确定时这一技术难点,本文着重对其进行了分析阐述。

关键词:DICO M ;标签;数据;序列;回放中图分类号:T P391 41 文献标识码:B 文章编号:1004373X (2007)0516003Implementation of Read in Medical Sequential Image of DIC OML A I Ruizeng ,L IN Q iang(Fuzhou U niversity ,Fuzho u,350002,Chi na)Abstract :T his art icle includes the essentia l of the r ead in medical sequential imag e of DI CO M ,also intro duces the funda mental definition of the data elements of D ICO M particularly.Discusses t he details in r ead data emphat ically.T he code of DI CO M file is in the fo rm o f HEX,which w e use the file functio n of C ++languag e to read.M eanwhile,illustr at es the flo w cha rt of algo rit hm in implementat ion.W e also ex plain t he difficulty that the timing o f the int er val betw een f rames in the repla y o f the sequential imag e accurately.Keywords :DICOM ;label;dat a;sequential;replay收稿日期:20060726基金项目:卫生部科学研究基金福建省卫生教育联合攻关计划资助项目(WKJ 2005 2 010)DICO M (digital image and communication on medi cine)文件为医学影像的专用传输和存储格式,后缀为.dcm,在CT ,M R,医院PA CS 系统中应用广泛。

DICOM医学图像格式转换

内蒙古科技大学本科生毕业设计说明书（毕业论文）题目:DICOM格式医学图像格式解析学生姓名:刘雪霞学号:2003054417专业:电子信息工程班级:信息2003-4班指导教师:吕晓琪教授摘要DICOM3.0 是医学影像存储和传输的国际标准，它规范了医学图像及各种数字信息在异构系统和设备之间存储、传送时的文件格式和语义描述。

解读DICOM3.0 的医学图像文件格式以及解决其显示问题是医学图像处理的基础，对医学影像技术的研究具有重要的意义。

本文分析了DICOM医学图像的格式，在此基础上把DICOM图像转换为常用的BMP图像格式，这种转换是有意义的，可便于许多常用图像处理工具进行DICOM图像的显示。

针对DICOM图像文件存储的格式编制的程序，实现了DICOM 图像文件的读取显示。

由于设计时间短暂，本人水平有限，在设计完成的程序中难免有许多不足之处，敬请老师批评指正。

关键词:DICOM，BMP，转换，显示AbstractDICOM3.0 is the international standard of medical images archiving and communication.It defines the rules of pixel data and other digital information when they are transferred or stored between devices with different operating systems or of different manufacturers. Analysis on the storage format of DICOM3.0 medical image files and displaying them is the basis of medical image processing. It is very important for medical image technology study.Firstly this article analyses the form of DICOM medicine images, and in this foundation, transforms the DICOM image into the BMP image form commonly used. The transformation is significant because it is easy to display the DICOM images on many commonly used imagery tools. We also compared our results with those of other software. The software of this article realized the reading and displaying of DICOM images.Due to the limitation of the design time and the knowledge of I, in the design, the procedure realized as well as the paper must have got some mistakes and short comings Instructions as well as advice are welcome.Keywords :DICOM，BMP，TRANSFORMS，DISPLAY目录摘要 (I)Abstract (II)第一章绪论 (1)1.1 引言 (1)1.2 课题背景 (1)1.3 Visual C++6.0 (1)第二章DICOM标准 (3)2.1 DICOM标准概述 (3)2.1.1 DICOM标准产生背景 (3)2.1.2 DICOM标准发展应用 (4)2.2 DICOM标准内容 (6)2.2.1 DICOM标准词汇及概念 (6)2.2.2 DICOM标准的组成 (7)第三章格式转换 (11)3.1 DICOM格式 (11)3.1.1 DICOM文件头 (11)3.1.2 DICOM数据元素 (12)3.1.3 像素数据元 (15)3.2 BMP格式 (16)3.2.1 文件头 (17)3.2.2 位图信息头 (18)3.2.3 位图表项 (19)3.2.4 位图数据 (19)3.3 格式转换 (21)3.3.1转换思路 (21)3.3.2转换类的定义 (22)3.3.3 转换算法 (24)第四章图像显示 (31)4.1 位图原理 (31)4.1.1 DDB位图 (31)4.1.2 DIB位图 (32)4.2 位图的显示方法 (32)4.3 显示实现 (34)结论 (38)参考文献 (39)附录 (40)致谢 (44)第一章绪论1.1 引言随着医学信息学的发展，数字化医院成为一个趋势。

dcmtk使用手册

dcmtk使用手册
摘要：
1.DCMTK 简介
2.DCMTK 的功能
3.DCMTK 的使用方法
4.DCMTK 的优点与不足
5.DCMTK 的未来发展
正文：
DCMTK，全称“DICOM（医学数字成像和通信）中文转换工具包”，是一款面向医学影像行业的专业软件。

它主要用于将DICOM 格式的医学图像转换为中文格式，并提供相关功能以方便用户对医学图像进行处理和分析。

DCMTK 具有以下主要功能：
1.DICOM 格式的医学图像转换为中文格式。

2.提供多种图像处理功能，如图像增强、滤波、测量等。

3.支持多种中文格式的输出，如JPEG、PNG 等。

4.提供批量处理功能，方便用户对大量图像进行处理。

要使用DCMTK，用户需要首先安装DCMTK 软件，然后打开软件界面，选择需要转换的DICOM 格式医学图像，设置相关参数，如输出格式、处理方式等，最后点击“开始转换”按钮即可。

DCMTK 的优点在于其专业的图像处理能力，能够满足医学影像行业的专业需求。

同时，DCMTK 的界面简洁易用，用户可以快速上手。

然而，DCMTK 也存在一些不足，如转换速度较慢，对电脑硬件要求较高等。

未来，DCMTK 有望在以下几个方面进行发展：提高转换速度，优化软件性能，增加更多实用功能，以更好地满足医学影像行业的需求。