医学图像格式转换及读取与显示

医学图像处理与诊断随着计算机技术的不断发展，医学图像处理在医学领域中得到了广泛应用。

医学图像处理是指将医学图像进行数字化处理，对图像进行分析和识别，以提供更加准确的诊断结果。

医学图像处理是一种高精度、高速度的技术，具有非常重要的意义。

一、医学图像的成像原理医学图像的成像原理是采用一些物理学和工程学原理，将人体内部的结构转化为数字图像进行分析和识别。

医学图像范围包括但不限于常见的X线、CT、MRI、PET、SPECT等多种成像方式。

其中，X线能提供较好的骨骼成像；CT能够对身体组织提供准确的立体成像；MRI是一种功能与解剖成像相结合的技术，能够得到更为详细的图像信息；PET和SPECT则是功能成像的代表，能够通过注射放射性物质的方式，反映出身体组织的代谢情况。

二、医学图像的基本处理流程医学图像处理的基本流程包括：图像获取、预处理、特征提取、分类识别等四个环节。

1. 图像获取图像获取是医学图像处理的第一步，主要包括影像采集、图像传输、图像格式转换等。

常用的影像采集设备有CT、MRI和PET等，其中PET的图像与其他影像不同，需要先进行分析和处理后才能用于诊断。

2. 预处理预处理是医学图像处理的重要环节，可分为一系列处理步骤。

预处理的主要目的是消除图像中的噪声、增强图像对比度、提取有效信息等。

主要包括图像平滑、图像滤波、直方图均衡化等方法。

3. 特征提取在医学图像处理中，特征提取是指从图像中提取能够区分不同组织和器官的信息，以便进行后续的分类识别。

特征提取常用的方法包括卷积神经网络、人工神经网络、局部二值模式等。

4. 分类识别分类识别是医学图像处理的核心环节，通过对提取的特征进行分类，来实现对疾病的诊断和分析。

常用的分类方法包括支持向量机、随机森林、K近邻等。

三、医学图像处理的应用医学图像处理在医学领域中得到了广泛应用，主要应用于疾病的诊断、治疗和研究等方面。

1. 病灶检测医学图像处理技术能够对图像中的病灶进行检测，提高疾病的诊断准确率。

DICOM医学图像格式转换的研究张华【摘要】分析的了DICOM医学图像的格式,在此基础上把单帧的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;对于有相关性的多帧DICOM图像,可以合成流媒体文件.对于单帧DICOM文件在转换过程中采用了加窗技术,使用不同的加窗技术可以突出需要的图像细节;对于流媒体文件,现在有很多成熟的格式,总结这些格式的规律,给出了其合成和显示的主要算法流程.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2006(029)016【总页数】3页(P62-63,66)【关键词】DICOM;BMP;媒体文件;加窗【作者】张华【作者单位】福州大学,物理与信息学院,福建,福州,350002【正文语种】中文【中图分类】TN919.8为了提升医疗服务水准，跟随医学影像技术和网络技术的发展，我国众多医院都在大量配备各种数字影像设备，这就需要对图像进行存档和传输，为此必须解决的技术问题之一是统一各种数字化影像设备的图像数据格式和数据传输标准，这就是DICOM 3.0标准。

他是由美国放射学会和美国国家电器制造协会于20世纪90年代中期联合推出的，但他是专用的格式，将研究他和常用图像格式的转换，便于许多常用图像处理工具进行DICOM图像的显示，这是一个很有意义的工作。

DICOM文件是指按照DICOM标准而存储的医学文件，一般由一个文件头和一个数据集合组成。

如图1所示。

DICOM文件头包含了标识数据集合的相关信息。

文件头的最开始是文件前言，他由128字节的00H组成，接下来是DICOM前缀，他是字符串“DICM”，另外还包括其他信息。

DICOM数据集合就是由DICOM数据元素按照一定的顺序排列组成的。

DICOM数据元素的组成如图2所示。

标签是一个4字节的无符号整数，DICOM所有的数据元素都可以用标签来惟一表示；VR指明了该数据元素中的数据是哪种类型的；数据长度指明该数据元素数据域中数据的长度；数据域中包含了该数据元素的数值。

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。

医学图像格式分析与转换本文分为三个部分——医学图像及其组成、医学图像格式和医学图像的格式转换。

本文希望通过对深度学习的相关知识的介绍，最终达到医学图像分析的目的。

医学图像及其组成由Michele Larobina和Loredana Murino发表的论文，对本文即将展开的讨论来说是一个很好的信息参考。

Michele Larobina和Loredana Murino二人是意大利“生物架构和生物成像协会”（IBB）的成员。

IBB是意大利“国家研究委员会”的组成部分，同时也是意大利最大的公共研究机构。

我们的另一个参考信息资源是一篇题为《Working with the DICOM and NIfTI data standards in R》的论文。

•什么是医学图像？医学图像是反映解剖区域内部结构或内部功能的图像，它是由一组图像元素——像素（2D）或立体像素（3D）——组成的。

医学图像是由采样或重建产生的离散性图像表征，它能将数值映射到不同的空间位置上。

像素的数量是用来描述某一成像设备下的医学成像的，同时也是描述解剖及其功能细节的一种表达方式。

像素所表达的具体数值是由成像设备、成像协议、影像重建以及后期加工所决定的。

•医学图像的组成医学图像组成医学图像有四个关键成分——像素深度、光度表示、元数据和像素数据。

这些成分与图像大小和图像分辨率有关。

图像深度（又称比特深度或颜色深度）是用来编码每个像素信息的比特数。

比如说，一个8比特的光栅可以有256个从0到255数值不等的图像深度。

“光度表示”解释了像素数据如何以正确的图像格式（单色或彩色图片）显示。

为了说明像素数值中是否存在色彩信息，我们将引入“每像素采样数”的概念。

单色图像只有一个“每像素采样”，而且图像中没有色彩信息。

图像是依靠由黑到白的灰阶来显示的，灰阶的数目很明显取决于用来储存样本的比特数。

在这里，灰阶数与像素深度是一致的。

医疗放射图像，比如CT 图像和磁共振（MR）图像，是一个灰阶的“光度表示”。

万方数据
万方数据
万方数据
．．１８８８．．
中国医学物理学杂志第２７卷第３期２０１０年５月
圈４图像的显示
隐４Ｔｈｅｄｉｓｐｌａｙｏｆｔｈｅｉｍａｇｅ
５总结
ＤＩＣＯＭ３．０作为医学图像存档和通信的国际标准，是所有医学影像技术的基础。

本文基于ＤＩＣＯＭ３．０
标准．对ＤＩＣＯＭ医学图像文件的格式及数据编码规
则进行了阐述，并进一步实现了ＤＩＣＯＭ图像及其图
像信息的计算机显示。

在此基础上，也为ＤＩＣＯＭ格
式医学图像的更广泛应用留下了空间。

例如这里通过
将ＤＩＣＯＭ格式转化为ＢＭＰ格式这样的转化，就可
以很方便地将虚拟人的ＣＴ和ＭＲＩ数据格式转换到
ＢＭＰ，从而方便下一步编程实现ＣＴ和ＭＲＩ的图像
配准嘲。

田５图像信息的显示
ｎ茚Ｔｈｅｄｉｓｐｍｙｏｆｔｈｅｈｌｌａｇｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
参考文献：
【ｌ】梁存升，冯骥．ＤＩＣＯＭ标准分析及其应用叨．中国医学装备，２００６，１３（２），１８－２０．
【２】冯辉．ＤＩＣＯＭ二进制文件解读的ＶＣ＋＋实现叨．医学影像学杂志，２００３．１３ｆｆ）５３８．【３】曹玉磊．ＤＩＣＯＭ标准研究与图像处理工具的实现【Ｄ】．西安电子科技大学．２００７．１．
ｆ４】姚领田．精通ＭＦＣ程序设计【Ｍ１．北京：人民邮电出版社．
【５】彭承琳，陈诚，陈园园．ＤＩＣＯＭ医学图像格式转化的ＶＣ＋＋实现田．重
庆大学学报。

２００７，３０（１０），１２６－１２９．万方数据。

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（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。

医学图像处理实验指导书李振伟2013年4月一、实验目的1、掌握图像大小与分辨率的概念及其与图像清晰度的关系；2、掌握图像直方图的概念及其特点；3、了解颜色模型及其关系；4、熟悉用Photoshop来了解图像的性质和特点。

二、实验原理1．图像的大小与分辨率图像分辨率指图像中存储的信息量，通常用“像素/英寸” ppi表示，在图像尺寸不变的情况下，高分辨率的图像比低分辨率图像包含的像素多，像素点较小，因而图像更清晰。

2．图像直方图直方图的概念：对一幅图像所包含的全部像素的灰度做统计，并以横坐标表示灰度值，纵坐标表示图像中具有该灰度的像素个数，这样绘制出的曲线叫做图像的灰度直方图。

直方图的特点：①直方图反映图像灰度的统计性质，不包含空间位置信息。

②从直方图中可看出图像的总体性质。

① RGB颜色模型R 代表红色，G 代表绿色，B 代表蓝色。

RGB 颜色模型是相加混色，该模型主要用于电脑监视器。

② HSB 颜色模型Hue(色相)：从物体反射或透过物体传播的颜色。

在 0 到 360 度的标准色轮上，按位置度量色相。

在通常的使用中，色相由颜色名称标识，如红色、橙色或绿色。

Saturation(饱和度)：指颜色的强度或纯度。

饱和度表示色相中灰色分量所占的比例，它使用从 0%（灰色）至 100%（完全饱和）的百分比来度量。

在标准色轮上，饱和度从中心到边缘递增。

Brightness(亮度)： 颜色的相对明暗程度，通常用从 0%（黑色）至 100%（白色）的百分比来度量。

③ YIQ 颜色模型Y 表示亮度，I 表示橙－青色，Q 表示绿－品红色。

该模型主要用于电视监视器。

RGB 模型和YIQ 模型的关系：④ CMY 颜色模型C 表示青色，M 表示品红色，Y 表示黄色，该模型主要用于彩色喷墨打印机。

⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⋅⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡B G R Q I Y 311.0528.0212.0321.0275.0596.0144.0587.0299.0⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⋅⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡Q I Y B G R 705.1108.1000.1647.0272.0000.1620.0956.0000.1三、实验内容与方法1．改变图像的大小与分辨率首先读入一幅图像，然后选择“图像/图像大小”菜单，在打开的图像大小对话框内输入数据设置像素大小与文档大小。

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。