Dicom图像解析

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

三视图

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

import dicom
import pylab
import os


dcm_img_base_url = "/home/fan/datas/dcmFile"
ds = dicom.read_file(os.path.join(dcm_img_base_url, "N2D_0020.dcm"))
print("图片中存在的属性： ", ds.dir("pat"))
print("病人方位： ", ds.PatientOrientation)
# 以下两个属性标签描述图像位置信息
print("图像病人方向： ", ds.ImageOrientationPatient)
print("图像病人位置： ", ds.ImagePositionPatient)
# CT矩阵
pix = ds.pixel_array
# 打印图片
pylab.imshow(pix, cmap=pylab.cm.bone)
pylab.show()

ds1 = dicom.read_file(os.path.join(dcm_img_base_url, "N2D_0140.dcm"))
pix1 = ds1.pixel_array
pylab.imshow(pix1, cmap=pylab.cm.bone)
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

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

\[A_0^1 = \begin{bmatrix} C\theta & -S\theta & 0 & 0 \\ S\theta & C\theta & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0\\ 0 & 0 & 0 & 1\\ \end{bmatrix} \]

通过一系列这样的变换，我们可以得到最终的变换矩阵为

\[T = A_0^1A_1^2{\cdots}A_n^m \]

把T记为

\[T = \begin{bmatrix} X_x & Y_x & Z_x & S_x \\ X_y & Y_y & Z_y & S_y \\ X_z & Y_z & Z_z & S_z \\ 0 & 0 & 0 & 1 \\ \end{bmatrix} \]

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

\[\begin{bmatrix} x_o \\ y_o \\ z_o \\ 0 \end{bmatrix} = T\begin{bmatrix} x \\ y \\ 0 \\ 1 \end{bmatrix} \Rightarrow \begin{bmatrix} x_o \\ y_o \\ z_o \\ 0 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} X_x & Y_x & Z_x & S_x \\ X_y & Y_y & Z_y & S_y \\ X_z & Y_z & Z_z & S_z \\ 0 & 0 & 0 & 1 \\ \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x \\ y \\ 0 \\ 1 \end{bmatrix} \]

Image Orientation的6个量就显而易见为

\[X_x, X_y, X_z, Y_x, Y_y, Y_z \]

Image Position中的三个量为

\[S_x, S_y, S_z \]

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