DICOM文件格式全称为数字成像和通信在医学（Digital Imaging and Communications in Medicine），它是医学影像和通信领域中广泛采用的国际标准。DICOM标准包括文件格式、网络协议和数据交换的标准。该标准使得不同厂商生产的医疗成像设备能够交换和处理医学影像数据。 DICOM文件不仅包含了图像数据，还包含了丰富的元数据信息，如患者信息、成像参数、注释等。这些信息对于医生进行诊断至关重要，例如，DICOM图像中可以包含患者姓名、性别、出生日期、成像部位、成像时间、设备参数等详细数据，这些数据可以帮助医生准确定位病变位置，了解病变形态，从而做出更准确的诊断。 肺部的CT图像是一种利用计算机断层扫描技术获取的肺部横截面图像，通过这种技术可以清晰地显示肺部组织和器官的三维结构，对于诊断肺炎、肺结核、肺癌、肺气肿等肺部疾病具有重要意义。CT图像可以在不同层面以不同的视角展现肺部结构，有助于医生从多角度观察和分析疾病。 在医学研究和教育领域，肺部的CT图像DICOM文件可以作为案例进行研究，通过分析这些图像来研究疾病的发病机制、影像特征和治疗效果。在医学教育中，利用真实的肺部CT图像DICOM文件，可以让医学生更加直观地了解人体解剖结构和常见病变，从而加深对医学知识的理解。 医疗成像设备包括CT、MRI、超声、X光机等，这些设备生成的医学图像都可以存储为DICOM格式。在临床实践中，医生和放射科技师需要熟悉DICOM文件的读取和操作，以便正确地处理和分析影像数据。同时，医疗信息管理系统通常需要集成DICOM标准，以支持不同医疗设备之间的数据共享和交换。 DICOM文件可以通过专业的医学影像软件进行查看和分析，这些软件可以支持对图像进行各种处理，如调整亮度和对比度、窗宽窗位调整、多平面重建、三维重建等，这些功能对于提高图像质量和诊断精确度至关重要。 DICOM文件的重要性不仅在于存储和传输医学影像数据，更在于其推动了医疗行业的数字化进程，提高了医疗服务的效率和质量。随着医疗技术的不断进步，DICOM标准也在持续发展和完善，以适应新的医疗影像技术和服务模式。 医疗行业对DICOM文件的需求不断增加，因此产生了各种相关的医学影像存档与通信系统（Picture Archiving and Communication System，PACS），PACS系统能够帮助医院存储、检索、管理、分发医学影像数据，提高了医院的工作效率和医疗服务水平。 由于DICOM文件包含了敏感的患者信息，因此在使用和传输过程中必须遵守相关的隐私保护和数据安全规定，以防止患者信息泄露。医疗行业对数据保护的要求非常严格，因此许多国家和地区都有关于医疗数据保护的法律法规，确保患者的隐私权益得到保障。 医疗图像分析是医疗诊断的重要辅助工具，医生通过观察医学图像中的细节，可以对病情进行更为深入的分析。例如，在肺部CT图像中，医生可以寻找肺部病变的征象，如肺结节、空洞、磨玻璃影等，这些征象有助于诊断肺部感染、肿瘤等疾病。此外，医生还可以通过测量病变的大小、形状和密度，来评估病变的严重程度和治疗效果。 医学图像分析不仅限于CT，还包括磁共振成像（MRI）、正电子发射断层扫描（PET）、超声以及X射线成像等技术。每种技术都有其独特的应用范围和优势，不同的成像技术可以根据具体病情和诊断需要选择使用。例如，MRI适合用于中枢神经系统、关节和软组织的成像；PET扫描则主要用于肿瘤的早期诊断和分期。 现代医学影像技术的发展为早期发现和有效治疗疾病提供了可能。通过高分辨率的成像设备和图像处理技术，医生可以更早地发现微小病变，从而提前进行干预和治疗。医学图像分析技术的进步也推动了个性化医疗和精准治疗的发展，使得疾病的治疗更加高效和精确。 医学影像数据的管理和存储是现代医疗信息系统的重要组成部分。随着医学影像数据量的不断增长，如何有效存储和快速检索这些数据成为了一个挑战。为此，医院和研究机构通常会采用高效的数据存储和备份方案，以确保影像数据的安全性和可用性。同时，医疗影像数据的共享和远程诊断也逐渐成为趋势，这有助于提高医疗资源的利用效率，特别是在资源匮乏的地区。 医学影像技术的未来发展将更加注重人工智能和机器学习的应用，这可以帮助医生提高诊断的速度和准确性。通过分析大量的医学影像数据，人工智能算法可以学习到各种疾病的影像特征，并辅助医生进行诊断决策。此外，人工智能还可以帮助医生从影像数据中自动提取有用的信息，如病变的大小、形状、纹理特征等，从而减轻医生的工作负担，提高工作效率。 DICOM文件作为医学影像数据的标准格式，在医疗成像和诊断中扮演着至关重要的角色。它不仅保证了医学影像数据的标准化和互操作性，还推动了医疗信息化的发展，提高了医疗服务的质量和效率。随着技术的不断进步和应用领域的拓展，DICOM文件和医学影像技术将在未来的医疗领域发挥更加重要的作用。

基于传统图像分割方法的Matlab肺结节提取系统：从CT图像分割肺结节并评估分割效果，附GUI人机界面版本及主函介绍,Matlab肺结节分割(肺结节提取)源程序，也有GUI人机界面版本。 使用传统图像分割方法，非深度学习方法。 使用LIDC-IDRI数据集。 工作如下： 1、读取图像。 读取原始dicom格式的CT图像，并显示，绘制灰度直方图； 2、图像增强。 对图像进行图像增强，包括Gamma矫正、直方图均衡化、中值滤波、边缘锐化； 3、肺质分割。 基于阈值分割，从原CT图像中分割出肺质； 4、肺结节分割。 肺质分割后，进行特征提取，计算灰度特征、形态学特征来分割出肺结节； 5、可视化标注文件。 读取医生的xml标注文件，可视化出医生的标注结果； 6、计算IOU、DICE、PRE三个参数评价分割效果好坏。 7、做成GUI人机界面。 两个版本的程序中，红框内为主函数，可以直接运行，其他文件均为函数或数据。 ,核心关键词： Matlab; 肺结节分割; 肺结节提取; 源程序; GUI人机界面; 传统图像分割; 非深度学习方法; LIDC-IDRI数据集; 读取图像; 图像增强; Gam

为开发符合医学数字成像与通讯（DICOM）标准的医学计算机断层扫描（CT）图像三维可视化系统，探讨了DICOM文件系统的结构和解析方法、医学CT图像窗宽/窗位调节技术及其三维可视化算法，描述了系统的结构和各功能模块的实现方法。通过对医学CT图像三维可视化软件的开发，比较了表面绘制和体绘制的特点，成功而有效地实现了符合DICOM标准的医学CT图像的三维可视化，为影像诊断提供了形象直观的技术方法，具有广泛的临床应用价值。

MATLAB优化CT图像构建，优化算法强大，而有效

为解决工业计算机层析成像(CT)图像的伪影和弱边缘问题,提出一种基于小波变换的图像区域可伸缩拟合能量最小化分割方法,实现图像边缘的精确定位,从而提高图像测量精度。首先,采用小波变换对图像进行预处理,降低金属伪影。然后,采用所提方法精确分割图像,提高感兴趣区域边缘的定位精度。实际数据测量结果表明,所提方法可有效降低图像弱边缘的影响,测量相对误差低于0.7%,相较Chan-Vese算法,测量精度提高了1.4倍,满足实际测量需求。

采用EM算法通过求解后验概率的条件期望最大的方法达到图像复原目的，同时在算法中实现了图像模型参数的设计。

SCU BME 医学图像处理 本文件为反投影重建（直接反投影、RL反投影、SL反投影）和中心面片法重建CT图像。 将文件添加到matlab运行路径后，打开main_program.m运行，出现反投影重建结果。 打开slice.m文件，运行出项中心面片法运行结果。

基于CT图像的自动肺实质分割方法

当使用体积图像进行深度学习时，标记数据是一个很大的挑战。 在放射治疗领域，从CT图像中，提取人体、器官、GTV等各个区域作为区域数据，并存储在DICOM RT的RT-Structure中。 这些数据主要用于计划治疗，但我们也可以使用它们作为标签数据来加速深度学习工作流程。 通过此演示，您可以了解如何将 RT-Structure 数据转换为标签数据，并使用它们在 MATLAB 上训练 3D UNet（语义分割）模型。 [日本人]医学图像 3D 深度学习的主要挑战是标记复杂且耗时。在放射治疗领域，人体、器官、肿瘤等被定义为所拍摄的 CT 图像的区域，并由 DICOM RT 的 RT-Structure 管理。这些是为治疗计划而创建的，但提取的区域数据也可以用作深度学习的标签。在此演示中，您可以转换 RT-Structure 数据以用于深度学习并学习流程，直到将其用于学习 3D UNet。

基于深度学习的肺炎医学CT图像分类算法研究_吴云峰.caj