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Dicom医学图像与nii标签数据处理Dicom 医学图像与 nii 标签数据处理Ⅰ. Dicom医学dicom 图像就长这样dicom图像的源数据范围相当⼤，⽽转化为图像形式保存的数据则为uint8类型，直接转化会有损失，本⽂将其转为.npy形式。
Ⅱ. nii标记数据处理使⽤ITK-SNAP对dicom 图像进⾏标记同样转化为.npy格式Ⅲ. 综合数据处理1. code1使⽤本代码是在dicom数据转化为.npy格式，⽽.nii的标记数据还未进⾏转化的情况下import numpy as np import os #遍历⽂件夹import nibabel as nib #nii 格式⼀般都会⽤到这个包import imageio #转换成图像from matplotlib import pyplot as plt import cv2 def nii_to_image (niifile ): filenames = os .listdir (filepath ) #读取nii ⽂件夹 slice_trans = [] for f in filenames : #开始读取nii ⽂件 img_path = os .path .join (filepath , f ) img = nib .load (img_path ) #读取nii img_fdata = img .get_fdata () fname = f .replace ('.nii','') #去掉nii 的后缀名 #开始转换为图像 (x ,y ,z ) = img .shape for i in range (0,z ): silce = img_fdata [:, :, i ] slice_trans .append (silce ) return slice_trans def get_image_file (file_dir ): image_data = [] files = os .listdir (file_dir ) files .sort (key = lambda x :int (x [:-4])) for file in files : if os .path .splitext (file )[1] == '.npy': img_item = np .load (file_dir + file ) image_data .append (img_item ) return image_data if __name__ == '__main__': filepath = './imgData/seg12190000' label = nii_to_image (filepath ) file_dir = './Documents/dicom2npy_75989854/' image_data = get_image_file (file_dir ) imgfile = './imgData/label/' for i in range (len (image_data )): filename_item = imgfile + str (i + 1) img_item = image_data [i ] # 简单对 img 进⾏处理 img_item [img_item < 0] = 0 img_item [img_item > 512] = 512 # img_item.dtype = np.uint8 img_item = img_item .astype (np .uint8) # 不知道为什么只有这样才能整出来 label_item = label [149-i ] label_item = np .rot90(label_item , -1) label_item = np .flip (label_item , 1) # 图⽚做成三通道查看⼀下效果 img_item = cv2.merge ([img_item , img_item , img_item ]) img_item [label_item > 0] = img_item [label_item > 0] * 0.6 + (80, 0, 0) # imageio.imwrite(os.path.join(imgfile, '{}.png'.format(i)), img_item) # imageio.imwrite(os.path.join(imgfile, '{}.png'.format(i)), label_item) # 保存调试好的label, 反序 + 左右翻转 + 旋转-1*90 np .save (os .path .join (imgfile , '{}.npy'.format (i )), label_item ) print (i )12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364652. 需要说明不知道为什么，采⽤上述博客的做法即对提取出的标记数据以silce = img_fdata[:, :, i]直接进⾏切⽚效果对不上。
实验一DICOM图像的读取和显示DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）即医学数字成像和通信，是医学图像和相关信息的国际标准。
它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式，利用不同的灰度值实现成像。
DICOM被广泛应用于放射医疗，心血管成像以及放射诊疗诊断设备（X射线，CT，核磁共振，超声等），并且在眼科和牙科等其它医学领域得到越来越深入广泛的应用。
当前大约有百亿级符合DICOM标准的医学图像用于临床使用。
I = dicomread('CT-MONO2-16-ankle.dcm');info = dicominfo('CT-MONO2-16-ankle.dcm');I = dicomread(info);imshow(I,'DisplayRange',[]);dicomwrite(I,'ankle.dcm');info = dicominfo('CT-MONO2-16-ankle.dcm');I = dicomread(info);dicomwrite(I,'ankle.dcm',info);（2）图像读取程序如下：I = dicomread('CT-MONO2-16-ankle.dcm');imtool(I,'DisplayRange',[])info = dicominfo('CT-MONO2-16-ankle.dcm');info.SeriesInstanceUIDmax(I(:))min(I(:))Imodified = I;Imodified(Imodified == 4080) = 32;imshow(Imodified,[])2040608010012020406080100120204060801001202040608010012020406080100120204060801001202040608010012020406080100120实验二 MRI 图像显示和读取MRI 可获得人体横面、冠状面、矢状面及任何方向断面的图像，实现三维定位图像。
《医学影像DICOM的显示和处理》篇一一、引言医学影像在医疗诊断和治疗过程中起着至关重要的作用。
而DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）作为医学影像的标准，广泛应用于各种医疗设备和系统之间。
DICOM 的显示和处理是医疗影像工作中不可或缺的环节，它不仅要求有高质量的显示效果，还要求能进行高效的处理和解析。
本文旨在探讨医学影像DICOM的显示和处理的相关内容。
二、DICOM格式及特点DICOM是医学影像信息的国际标准，具有高度的标准化和兼容性。
它包含图像数据、患者信息、设备信息等多种内容，并以二进制格式存储。
DICOM格式的特点主要表现在以下几个方面：1. 标准化：DICOM标准为医学影像的传输、存储和交换提供了统一的规范，使得不同厂商的设备能够互相兼容。
2. 丰富性：DICOM文件包含丰富的信息，如患者信息、图像参数等，为医生提供了全面的诊断依据。
3. 兼容性：DICOM格式能够与各种医疗设备和系统进行无缝连接，方便了医疗信息的共享和交流。
三、医学影像DICOM的显示医学影像DICOM的显示是诊断过程中的重要环节。
高质量的显示效果能够提高医生的诊断准确性和效率。
在DICOM的显示过程中，需要注意以下几个方面：1. 显示设备：选择合适的显示设备是保证显示质量的关键。
常用的显示设备包括显示器、数字放射成像设备等。
这些设备应具有高分辨率、大屏幕和真实的色彩表现等特点。
2. 图像处理：图像处理包括对比度调整、亮度调整、窗口设置等操作。
这些操作能够优化图像质量，使医生能够更清晰地观察和分析图像。
3. 界面设计：界面设计应简洁明了，易于操作。
同时，应提供丰富的显示模式和选项，以满足不同医生的需求。
四、医学影像DICOM的处理医学影像DICOM的处理主要包括图像处理和数据分析两个方面。
通过对DICOM文件的处理和分析，可以提取出有用的诊断信息，为医生提供准确的诊断依据。
一、实训背景随着医学影像技术的飞速发展，影像学数据在临床诊断、科研教学等方面发挥着越来越重要的作用。
为了提高影像学数据处理的技能，本人在某三甲医院影像科进行了为期一个月的实训，现将实训过程及收获总结如下。
二、实训目的1. 掌握影像学数据采集、传输、存储的基本流程；2. 熟悉常用影像学数据处理软件，如PACS、DICOM等；3. 学会影像学图像的预处理、增强、分割、配准等处理方法；4. 提高影像学数据分析能力，为临床诊断和科研提供有力支持。
三、实训内容1. 影像学数据采集与传输实训期间，我学习了影像学数据采集的基本流程，包括患者信息采集、设备操作、数据传输等。
在操作过程中，我掌握了PACS系统的基本操作，学会了如何将影像数据从设备传输到服务器，以及如何查询和下载所需数据。
2. 影像学数据处理软件学习实训期间，我重点学习了DICOM格式影像数据的处理。
首先，了解了DICOM标准的基本概念和特点；其次，熟悉了常用影像学数据处理软件，如PACS、ImageJ、ITK 等；最后，掌握了图像的预处理、增强、分割、配准等处理方法。
3. 影像学图像处理在实训过程中，我学习了图像预处理的基本方法，如去噪、锐化、对比度增强等。
通过实际操作，我掌握了这些方法在临床诊断中的应用，如提高图像质量、突出病变特征等。
此外，我还学习了图像分割、配准等高级处理方法，为后续的影像学数据分析奠定了基础。
4. 影像学数据分析在实训的最后阶段，我参与了影像学数据分析的实际项目。
通过查阅文献、与导师讨论，我了解了影像学数据分析的基本方法，如定量分析、定性分析等。
在实际操作中，我学会了如何使用统计软件（如SPSS、R等）对影像学数据进行分析，为临床诊断和科研提供依据。
四、实训收获1. 提高了影像学数据处理技能，为临床诊断和科研提供了有力支持；2. 深入了解了影像学数据采集、传输、存储的基本流程；3. 掌握了常用影像学数据处理软件的操作方法；4. 学会了图像预处理、增强、分割、配准等处理方法；5. 提高了影像学数据分析能力，为临床诊断和科研提供了新的思路。
DICOM医学图像文件格式解析与应用研究综述摘要：由于生产医学影像设备的国内外厂商众多，其产品遵守DICOM3．0标准的程度也各不相同，而DICOM3．0是一个不断扩充和扩展的标准，因此，在进行医学影像处理应一用开发时，一般只能针对特定厂商的设备进行数据采集和处理，不大可能开发出一个能读取和显示所有医学影像设备中的DICOM格式图像的工具软件，除非国内外所有生产医学影像设备的制造商都严格遵守DICOM3．0标准的规定。
论文主要探讨了DICOM3．0标准的产生经过及DICOM医学图像文件格式的大致组成。
通过对DICOM图像文件的剖析，基本解决了医学影像应用开发的数据接31问题，为进一步针对医学影像处理应用的研究和开发提供了数据准备。
关键词：DICOM3.0标准PACS系统医学图像文件格式The Overview of research on the File format Analysis and Application of DICOMDanni Huang （school of Tianjin Medical University,07class 2,NO.2007093107）Abstract:Becouse threre are many the production of domestic and foreign manufacturers of medical imaging equipment companies,their products for adherence to standards of the degree DICOM3.0 are different. but DICOM3.0 is expanding and the expansion of a standard. the article is mainly to discusses the generation after DICOM3.0 standard DICOM medical image file format and the general composition. Through analysis of DICOM image files, basically solved the medical imaging application development, data access 31 problem, for further processing applications for medical imaging research and development provides the data preparation.Keywords: DICOM3.0 standardization;PACS system;format of Medical image file一．引言从20世纪90年代初开始，随着计算机技术、通信技术以及网络技术的发展，图像分析和处理以及PACS(PictureArchivingandCommunicationSystem)在临床诊断、远程医疗以及医学教学中发挥着越来越重要的作用。
DICOM一．DICOM由来随着一个行业的兴起，必然会有各种问题的频繁出现，比如行业内部各公司各部门之间的关系，行业生产要素的冲突等等。
有了冲突就要想办法解决冲突，因此各个行业的一些组织部门制定了统一的标准，就如同IEEE的OSI标准，TCP/IP 标准，是为了统一不同互联网设备生产商的设备而制定一样，DICOM也是为了统一医学影像及其相关信息而存在。
20世纪80年代，X光机，CT,MRI等设备技术逐渐稳定，信息技术也随之发展。
此时，医学图像学与信息技术日趋结合，逐渐诞生了医学图像信息学，而PACS（Picture Archiving and Communication System）则为医学影像学与信息技术的结晶。
在此过程中，由于每个医疗设备生产厂商生产的不同，造成与各种设备有关的医学图像存储格式，传输方式千差万别，使得医学图像及其相关信息在不同系统，不同应用之间的交换收到严重阻碍。
为此ACR和NEMA联合组成委员会，推出了医学数字图像存储与通信标准即DICOM。
DICOM标准中涵盖了医学数字图像的几乎所有信息交换的协议，如采集，归档，通信，显示等。
大大简化了医学影像交换信息的实现，推动了Teleradiology System和PACS 的研究与发展，并且由于DICOM的开放性与互联性，使得与其他医学系统的集成成为可能。
DICOM与其说是个标准，更是个编码和数据传输协议。
现在医院里的CT机出来的X光胶片就是遵从这个协议编码的，其他一切也是如此，平时看到的胶片是打印出来的DICOM文件的部分数据，ＣＴ机的所有操作包括打印生成文件，传输等都是遵循DICOM协议。
二．DICOM的数据结构和编码规定DICOM格式文件包含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。
DCM是比较常用的DICOM文件名的后缀，其他ＰＡＣＳ软件也是用到了DCM，或是完全不适用后缀，直接就是一连串的数字或字符串命名的。
DICOM论文：DICOM格式颅脑图像解析与预处理【中文摘要】随着计算机技术和医学成像技术的快速发展,很多新的医学成像方法不断涌现,并逐步得到广泛的应用。
目前使用的大多数医疗信息设备,包括影像设备、医院信息系统等都逐步遵循医学数字成像与通信标准(DICOM)。
对DICOM标准进行分析,提取DICOM文件中的重要设备信息和技术参数,通过读取DICOM的医学数字图像并进行图像预处理,可以进一步帮助医生进行病理和病情的诊断。
所以,对DICOM标准进行分析并很好的利用,正确读取DICOM格式的医学图像并进行预处理,是开发医疗软件的基础步骤,具有较大的应用前景本文主要对医学DICOM标准进行剖析,利用集成开发工具实现了CT图像的解析和预处理。
在对DICOM格式的CT图像解析和预处理中主要完成了以下工作：第一,通过对DICOM 3.0医学数字成像与通信标准的分析,理解了DICOM文件的组织结构和编码方式。
依据DICOM文件的组织结构和编码方式,设计了CT图像的具体解析流程和方法。
第二,利用解析得到的CT图像数据和设备参数信息,对图像进行预处理。
主要包括对图像的缩放、旋转、反色和锐化等基本操作,并将操作的结果保存为BMP通用图像处理格式。
为实现三维重建,需要对CT图像进行插值。
本文分析了层间插值方法,考虑到实际应用和处理效率,采用线性插值方法,并对插值的图像数据进行横断面、矢状面和冠状面分析和显示。
利用DICOM数据,通过对图像的距离、角度和面积的测量计算完成对病人真实数据的计算,给医生提供必要的辅助诊断信息。
第三,对CT图像数据的显示技术进行研究。
由于设备所提取的医学图像像素的维数很高(0～4095),显示时需要将原始图像数据通过一定的方式映射到灰度图像(0～255)进行显示,同时,还可以通过窗宽和窗位技术实现对不同的医学组织的进一步观察。
由于人眼观察对色彩比灰度要敏感的多,通过对医学图像进行伪彩色增强显示,可以提高人眼对医学图像的识别能力。
