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Dicom图像解析

dicom图像属性

医疗图像解析

Dicom

后缀: .dcm.DCM
Dicom中规定的坐标系是以人坐标系为绝对坐标系的,规定X轴正向指向病人的左侧,Y轴正向指向病人的背部,Z轴正向指向病人的头部。但是,坐标点的位置,每个厂商都有自己的看法
下图展示了成像过程中对应的坐标系
成像坐标系
1503464-20181109200212587-1721805488.png

三视图
1503464-20181109200221549-1536201735.png

图片信息中的Tag说明
在DICOM中,是通过Image Position和Image Orientation来描述当前的图像和人体坐标系的相对位置的。
解析举例

  1. import dicom
  2. import pylab
  3. import os
  4. dcm_img_base_url = "/home/fan/datas/dcmFile"
  5. ds = dicom.read_file(os.path.join(dcm_img_base_url, "N2D_0020.dcm"))
  6. print("图片中存在的属性: ", ds.dir("pat"))
  7. print("病人方位: ", ds.PatientOrientation)
  8. # 以下两个属性标签描述图像位置信息
  9. print("图像病人方向: ", ds.ImageOrientationPatient)
  10. print("图像病人位置: ", ds.ImagePositionPatient)
  11. # CT矩阵
  12. pix = ds.pixel_array
  13. # 打印图片
  14. pylab.imshow(pix, cmap=pylab.cm.bone)
  15. pylab.show()
  16. ds1 = dicom.read_file(os.path.join(dcm_img_base_url, "N2D_0140.dcm"))
  17. pix1 = ds1.pixel_array
  18. pylab.imshow(pix1, cmap=pylab.cm.bone)
  19. pylab.show()

以上使用的图片为ADNI数据集中的一个.nii图像转换为Dicom图像后的一个图片
图片中存在的部分信息为
ImageOrientationPatient: ['1', '-2.18345624778243e-11', '0', '2.1834562200241e-11', '1', '2.1834562200241e-11']
ImagePositionPatient: ['-101.501693725586', '-141.694915766789', '-90.989616394043']
之后我们需要使用这两个量来进行定位线的计算,VR,MPR的空间计算
这两个量使用的空间坐标系
1503464-20181109200307146-1731067700.png

原始坐标系为O,O1坐标系绕z轴以O系统的基础上旋转了θ的一个角度,我们可以把这个矩阵记录为

A01=[CθSθ00SθCθ0000100001]

通过一系列这样的变换,我们可以得到最终的变换矩阵为
T=A01A12Anm

把T记为
T=[XxYxZxSxXyYyZySyXzYzZzSz0001]

我们的图像是一个2维的量,由于当前图像像素点的z方向坐标相对于当前图像的坐标系的值都为0,当前图像的坐标点可以用(x,y,0)的向量来表示,表示在齐次坐标方式就为(x,y,0,1),那么,这时想要计算出图像上的某个点相对于原始坐标系的坐标,就直接和转换矩阵T相乘即可,记为
[xoyozo0]=T[xy01][xoyozo0]=[XxYxZxSxXyYyZySyXzYzZzSz0001][xy01]

Image Orientation的6个量就显而易见为
Xx,Xy,Xz,Yx,Yy,Yz

Image Position中的三个量为
Sx,Sy,Sz

引用

Dicom中的Image Orientation/Position的理解和应用
医学影像处理软件之Image Orientation相关介绍
医学图像数据格式: DICOM

转载于:https://www.cnblogs.com/zhhfan/p/9936945.html

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