本研究探讨了利用MATLAB软件实现DICOM医学影像数据的高效读取与预处理技术，为后续图像分析和诊断提供支持。
在医疗成像领域，DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）是一种广泛使用的标准格式，用于存储、传输和处理医学图像。本教程主要介绍如何在MATLAB 2019a环境中实现DICOM影像的读取与预处理，适用于本科及硕士阶段的学习研究。
首先来了解MATLAB中的`dicomread`函数。这个函数是MATLAB Image Processing Toolbox的一部分，专门用来读取DICOM图像。例如，要读取名为`CT1.dcm`的DICOM文件，可以使用以下代码：
```matlab
CTImage = dicomread(CT1.dcm);
```
变量`CTImage`将包含图像的数据，其数据类型通常为双精度浮点型（double）。需要注意的是，DICOM图像可能包含多个切片，因此返回的`CTImage`可能是一个三维数组。
接下来讨论DICOM图像的元数据。使用MATLAB中的`dicominfo`函数可以获取与DICOM文件相关的元数据，如患者信息、设备信息和扫描参数等：
```matlab
metadata = dicominfo(CT1.dcm);
```
元数据以结构体形式返回，可以通过字段名访问具体信息，例如患者的姓名：
```matlab
patientName = metadata.PatientName;
```
预处理 DICOM 图像通常包括灰度值归一化、噪声减少和图像增强等步骤。MATLAB提供了丰富的图像处理函数。例如，可以使用`imadjust`对图像进行灰度级调整，使其适应显示或进一步分析：
```matlab
normalizedImage = imadjust(CTImage);
```
对于噪声减少，MATLAB的`wiener2`函数可以应用维纳滤波器：
```matlab
denoisedImage = wiener2(normalizedImage, [5 5]);
```
至于图像增强，可以使用如直方图均衡化 (`histeq`) 等方法来提高图像对比度。
此外，了解DICOM标准中的其他特性也很重要。例如像素间距、体素深度和重采样等都是在进行图像分析时需要考虑的因素。通过结合`dicomread`、`dicominfo`以及MATLAB的图像处理函数，可以实现对DICOM影像的全面处理和分析，为科研或教学提供有力支持。
这个教程可能包含一个名为 `demo.m` 的示例代码文件，它综合展示了上述操作的具体应用。通过阅读和运行此脚本，你可以更深入地理解 DICOM 图像的处理过程。
5星
