Advertisement

DICOM图像的读取。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
功能介绍:目前网络上存在大量关于基于 DCMTK 的 DICOM 医学图像显示及其调窗方法的研究,这些描述往往过于晦涩难懂,实用性不高。事实上,DICOM 的复杂性远低于您的想象,我们开发的方案完全是自主研发的,主要是在 C++ 源码的基础上进行了修改和移植至 C# 版本,本质上并没有本质区别。该方案包含若干步骤:首先进行字节序转换;其次,保留有效位并利用位运算 (&) 截取有效位;随后,根据有符号或无符号数据的特性进行数值转换;接着,针对 CT 影像的窗值偏移进行处理;最后进行窗值映射,将结果映射到 256 级灰度。值得注意的是,我之前的代码仅仅直接对两个字节的数据执行 toUint16 操作,并且没有进行预设窗值的读取。那么,这种做法会产生什么影响呢?为了避免这些问题,我们首先添加预设窗值的读取功能。为此,我们需要引入一些变量来存储影像显示的几个关键数据点:图像的长、宽、默认窗值、颜色采样数(1 表示灰度图,3 表示彩色图)、数据存储位数以及有效位数和最高位数等信息。这些细节请参考 DICOM 标准的具体规定。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 用于DICOM软件
    优质
    该软件专门设计用于便捷地浏览、分析和管理医疗领域的DICOM格式影像数据,为医生及研究人员提供高效的工作支持。 这是一款能够读取dicom图片的软件,并可以保存为bmp格式。
  • 使用SimpleITK和dicomPythonDICOM示例
    优质
    本示例展示了如何利用Python中的SimpleITK和dicom库高效地读取并处理DICOM医学影像数据,适合于医疗图像分析领域的初学者。 使用SimpleITK读取dicom序列: ```python import SimpleITK as sitk import numpy as np img_path = F:\\dataset\\pancreas\\Output\\thick\\original1 mask_path = F:\\dataset\\pancreas\\Output\\thick\\groundtruth1 reader = sitk.ImageSeriesReader() img_names = reader.GetGDCMSeriesFileNames(img_path) ```
  • DICOM
    优质
    本教程介绍如何使用Python读取DICOM医学影像文件格式,并展示其基本属性和图像显示方法。适合医疗数据分析入门者学习。 功能介绍:本段落探讨了基于DCMTK的DICOM医学图像显示及其调窗方法的研究,并指出网上许多相关资料过于复杂化。实际上,处理DICOM文件并不像想象中那么困难,我们完全使用自主编写的代码实现这一过程(仅参考了一些C++源码并将其转换为C#版本),两者在本质上是一致的。 该研究包括以下步骤: 1. 字节序转换 2. 保留有效位:通过按位运算截取有效位 3. 根据是否有符号进行值转换 4. 对CT影像执行窗宽和偏移处理 5. 执行窗宽映射,即将数据映射到256级灰度 而我最初的代码并未采取上述任何措施,仅直接将两个字节的数据转化为无符号16位整数(toUint16),然后进行简单的窗值映射操作,并未读取预设的窗口参数。这样的做法会带来什么后果呢? 首先,我们需要添加一些变量来存储显示影像的关键数据:图像尺寸、默认窗口设置、颜色样本数量(灰度为1,彩色为3)、像素位数、有效位数和最高位数等信息,请参阅DICOM标准以获取更详细的说明。
  • Python中DICOM方法详解
    优质
    本文深入探讨了如何在Python环境下读取和处理DICOM医学影像文件,涵盖相关库的安装、基础用法及实例解析。适合医疗数据分析人员参考学习。 DICOM介绍 DICOM3.0是一种标准医学影像格式,由各种医疗成像设备生成,并广泛应用于放射学、心血管成像及多种诊断技术(如X射线、CT扫描、核磁共振和超声等)。此外,它在眼科和牙科等领域也越来越普及。目前,在数以万计的活跃使用的医学成像设备中,DICOM是应用最广泛的医疗信息标准之一,并且估计有数十亿张符合DICOM标准的图像用于临床实践。 尽管看似复杂的文件格式,实际上读取它们的方法有很多。然而,系统化的使用方法却相对较少见。本段落将综合网络资料并结合Python 2.7环境,详细介绍如何读取和操作DICOM图像。 要实现这一目标,则需要安装以下库:pydicom、CV2以及nu等工具包。
  • Dicom和展示
    优质
    本文章主要介绍如何使用编程技术来读取和展示医学上常用的DICOM格式影像文件。适合对医疗图像处理感兴趣的开发者阅读。 使用C++读取Dicom文件,并从中获取与图像显示相关的信息。然后利用OpenCV进行图像的展示。这段代码对于刚开始学习Dicom的新手会非常有帮助。
  • 使用SimpleITK和dicom包进行PythonDICOM示例
    优质
    本示例介绍如何利用Python的SimpleITK和dicom库高效地读取、处理DICOM医学影像数据,适合医学影像分析初学者参考。 今天为大家分享一篇关于使用Python读取DICOM图像的示例文章(通过SimpleITK和dicom包实现),具有很高的参考价值,希望能对大家有所帮助。一起跟随本段落深入了解一下吧。
  • DICOM与窗宽、窗位调节
    优质
    本文介绍了如何使用Python读取和处理DICOM医学影像数据,并详细讲解了如何调整窗宽和窗位来优化图像显示效果。 关于DICOM图像的读取以及窗宽、窗位调整方面做得很好!
  • 使用VTK和OpenCV与可视化DICOM
    优质
    本项目利用VTK和OpenCV库处理医学影像数据,旨在展示如何高效地读取、显示DICOM格式的医学图像,并进行初步的图像处理操作。 本资源介绍如何将DICOM格式的CT图用VTK读取,并转换为OpenCV可以处理的形式进行可视化。相较于普通的图片显示操作更为复杂(详情可参考相关博文)。此程序在配置好OpenCV和VTK环境后即可顺利运行,使用起来简单方便。
  • 基于MATLABDICOM及预处理方法
    优质
    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。