医学图像格式转换及读取与显示
医学图像处理与诊断
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
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。
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
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。
医学图像格式分析与转换
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”。
DICOM格式医学图像及其图像信息的显示
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：
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庆大学学报。
２００７，３０（１０），１２６－１２９．万方数据。
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。
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医学图像格式转换及读取与显示
1.医学图像格式转换
通常从机器拷贝出来的医学图像数据为DICOM格式，如果是多种模态图像混合，则需要使用Dcm2AsiszImg.exe工具把多模态图像分类出来，软件如下图所示：
Dcm2AsiszImg 是一个接收、发送DICOM 图像、把DICOM 图像进行分类、
把DICOM 转化为安科Img 图像格式的软件工具。
用法：
“输出目录”选择待转化的图像保存路径，“DICOM图像分类”选择要转化的原始图像目录，最后点击“DICOM图像分类”，输出图像分辨率为256*256。
常用的图像格式还有ANALYZE和NIFTI，ANALYZE格式的图像包括图像文件.img 和头文件.hdr，应用于SPM2。
NIFTI把图像文件和头文件合并为.nii文件，应用于SPM8、FSL、FreeSurfer等。
可以利用MRICron软件的dcm2niigui.exe插件把DICOM格式转化为ANALYAZE 和NIFTI格式。
在Help下的preference处可设置输出参数：
2.读取与显示DICOM图像
Matlab提供了dicominfo、dicomdict、dicomdisp、dicomread、dicomuid 、dicomwrite 函数，可实现DICOM格式图像的读取、显示、保存等操作，以及查看扫描信息。
3.读取与显示NIFTI格式图像
MRIcro软件可以显示NIFTI图像
①NIfTI这个Matlab程序可以读取显示、保存、制作核磁共振图像。
具体如下：
>> [hdr,filetype,fileprefix,machine] = load_nii_hdr('output.hdr');
>> [img,hdr] = load_nii_img(hdr,filetype,fileprefix,machine);
>> save_nii(nii, filename, [old_RGB]);
②SPM方法：
help spm_read_vols
V = spm_vol_nifti('output.hdr')
[Y,XYZ] = spm_read_vols(V);
4.Freesurfer的mgh图像读取与显示
Freesurfer安装目录下有一个matlab程序包，提供了load_mgh, save_mgh等函数实现该文件的读取与显示。