文章目录
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- 1.概述
- 2.Dicom
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- [2.1 Dicom标准](#2.1 Dicom标准)
- [2.2 Dicom文件](#2.2 Dicom文件)
- 3.转换流程
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- [3.1 GrayScale转P-Values](#3.1 GrayScale转P-Values)
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- [3.1.1 Modality Transformation](#3.1.1 Modality Transformation)
- [3.1.2 Mask Subtraction](#3.1.2 Mask Subtraction)
- [3.1.3 VOI Transformation](#3.1.3 VOI Transformation)
- [3.1.4 Presentation Transformation](#3.1.4 Presentation Transformation)
- [3.2 Indexed Color转P-Values](#3.2 Indexed Color转P-Values)
- 4.参考资料
1.概述
本文主要介绍使用dicom文件（.dcm）解析得到的pixelData 按照dicom标准进行一系列处理，得到正确的显示效果。
2.Dicom
2.1 Dicom标准
DICOM （Digital Imaging and Communications in Medicine，医学数字成像与通信标准）是医学影像领域的国际标准，用于规范医学影像的存储、传输、显示和共享。它由美国国家电气制造商协会（NEMA）和国际电气电子工程师学会（IEEE）共同制定，广泛应用于放射科（CT、MRI、X光）、超声、内窥镜、病理学等医疗影像设备。
2.2 Dicom文件
DICOM文件 （扩展名通常为.dcm）是符合dicom标准的医学影像文件，不仅包含图像的像素数据 ，还包含丰富的元数据信息，如患者信息，检查信息，影像参数信息等。
用于Dicom数据查看的软件有Radiant Viewer、Weasis等，用于解析dicom数据的三方库有dcmtk、fo-dicom、pydicom，gdcm等。
3.转换流程
具体的dicom数据解析等不在本文不详细说明，这里只详细介绍
pixelData像素到最终的显示值(P-Values)的转换流程。（以最新的2023 Dicom3.0作为本文的参考依据），且均以符合dicom标准的文件为例。
主要的转换流程如下表所示，以常用的CT影像的Dicom数据为例，主要包括两种情况：
（1）GrayScale Stored Pixel Values：即情况1，dicom文件中存储的像素灰度信息 ，需要经过Modality、VOI等步骤转换到最终的显示值。
（2）Indexed Color Stored Pixel Values：即情况2，dicom文件中存储原始像素和颜色查找表等信息，原始的像素值仅做为索引使用，从查找表中取值即可。
（3）True Color Stored Pixel Values：即情况3，即dicom文件中存储的像素值即为最终的显示值，无需任何转换，因此本文不额外讨论此情况。
3.1 GrayScale转P-Values
pixelData灰度值转P-Values（最终显示值）是最常见的处理流程，其中绝大部分dicom数据的显示都采用此种处理方式，包含以下几个步骤。
3.1.1 Modality Transformation
模态转换的作用是将依赖于设备制造商的原始像素值pixelData，转换为与影像模态相关且独立于制造商的标准化像素值（例如：CT模态的亨氏单位/Hounsfield number、胶片数字化仪的光学密度/Optical Density）。这些转换后的值可以表示物理单位，也可能是无量纲的。
主要用于统一不同CT设备的灰度值范围（不同厂商在同类型的医学设备上生成的图像在度量上可能不一致，因此需要转换到一个标准的度量空间）。
模态转换的流程主要分为三种情况：
①使用Slope+Intercept Tag的线性变换；②使用Modality LUT 颜色查找表的非线性变换；③前两种需要的Tag都不存在的情况。如下图所示
其中Rescale Slope 与Modality LUT Sequence 是互斥存在的，Rescale Slope 与Rescale Intercept 是必须同时存在的。
（1）Slope+Intercept
即使用斜率+截距的线性变化，ouput = input * slope + intercept；这里的输入input则为dicom数据解析出来的pixelData
（2）Modality LUT Sequence
即使用颜色查找表来进行非线性变化，后面的Modality LUT Sequence与Presentation LUT Sequence也类似。
LUT Data即颜色查找表的所有数据
LUT Descriptor 中包含三个item，分别是：①查找表的元素数量②第一个被映射的像素③查找表中每个元素的位数，是8bit还是16bit。按照这些描述，依次按照索引进行查找即可
（3）当以上两者的情况的Tag都不存在时，可以理解为无需做任何处理，也可以理解为slope为1，intercept为0；即ouput = input * slope + intercept公式为：ouput = input * 1 + 0 = output。
3.1.2 Mask Subtraction
可以理解为：使用mask数据进行
遮罩处理，如CT扫描数据中包含了"床板"信息，可以根据Mask数据，去除床板。
即为简单的Mask遮罩，选择是否输出像素点，这里不过多赘述。
3.1.3 VOI Transformation
即感兴趣区转换，如使用窗宽窗位等显示特定区域范围等
感兴趣区转换包含以下几种种情况：
（1）使用窗宽窗位转换
要求：WindowCenter(0028,1052)和WindowWidth(0028,1051)Tag存在。使用不同的转换公式取决于VOI LUT Function(0028,1056)Tag的枚举值，分为以下三种情况
① LINEAR
默认情况，tag不存在时，即默认为LINEAR ，转换公式如下所示：其中Ymax一般为1，Ymin一般为0；可以理解为按照窗宽窗位将原有的数据截取一定范围，并转换到预定值域。
②**LINEAR_EXACT**
与上文①类似，只是转换公式稍有不同，如下截图所示：
③ SIGMOID
与上类似，使用不同的转换公式
（2）使用Lut颜色表转换
当WindowCenter Tag不存在时，可能 会存在Lut的相关tag；包含LUT Descriptor和LUT Data等相关Tag信息，具体的使用方式与上文Modality LUT相同，根据Descriptor中的描述，从LUTData中取值即可。
（3）以上两种情况所需的Dicom Tag**均不存在** 时
即窗宽窗位信息和LUT信息相关依赖的Tag都不存在，即全窗显示。可以理解为：将输入的值（值域为[Imin, Imax]）全部映射到输出（值域为[Omin, Omax]），不存在截取的情况。
3.1.4 Presentation Transformation
即显示转换，包含使用LUT颜色表，以及根据Presentaton LUT Shape处理等方式
（1）使用**Presentation LUT Sequnence**进行处理。
即使用LUT查找表的方式进行处理，与上文中的类似，这里不过多赘述。
（2）根据Presentation LUT Shape（2050,0020）Tag进行处理
包含以下几种枚举：
①IDENTITY：即输入的值为P-Values，无需在进行任何处理
②INVERSE：需要对输入的值进行反色处理，即在Shader中根据此Tag反色处理即可。
3.2 Indexed Color转P-Values
原始的Dicom数据自带颜色查找表（Palette Color Lookup Table）数据，直接根据原始的像素值在LUT中按照规则查找处理即可，不需要上文3.1部分中的各个步骤。
当原始数据自带Red、Green、Blue Palette Color Lookup Table Descriptor时，且相应的Tag需要满足要求，如Photometric Interpretation(0028,0004) Tag的值为PALETTE COLOR时，直接将Dicom数据中的像素值作为索引，从LUT中取相应的值即可。具体的规则与用法与上文基于LUT Descriptor的方式相同，这里不过多赘述。
4.参考资料
- https://dicom.nema.org/medical/dicom/current/output/chtml/part04/sect_N.2.html：[传送门](https://dicom.nema.org/medical/dicom/current/output/chtml/part04/sect_N.2.html)
- Modality LUT Module：传送门
- VOI LUT Module：传送门
- Presentation LUT Module：传送门
- Palette Color Lookup Table Module：传送门
- Red Palette Color Lookup Table Descriptor Attribute：传送门