DICOM圖形轉換（一）-- CT&MR醫學圖像資料轉換RGBA圖像CT&MR醫學圖像資料轉換RGBA圖像

CT&MR醫學圖像資料轉換RGBA圖像

簡述

本文主要講述的是把一個CT或者MR的資料轉成RGBA圖像，不解釋dicom檔案的解析。文中的代碼涉及的是2種語言python和javascript，主要是項目需要，這裡就不再做代碼轉換。

DICOM關鍵的參數

Tag	Name	說明
Meta資訊	TransferSyntaxUID	位元組排序，1.2.840.10008.1.2.2：大端排序，其他是小端排序
0x0020, 0x0032	ImagePositionPatient	指定圖像左上角的x，y和z坐标
0x0020, 0x0037	ImageOrientationPatient	指定相對于患者的第一行和第一列的方向餘弦
0x0020, 0x1041	SliceLocation	像面的相對位置，以毫米為機關，
0x0028, 0x0002	SamplesPerPixel	圖像中單獨平面的數量
0x0028, 0x0010	Rows	圖像中的行數
0x0028, 0x0011	Columns	圖像中的列數
0x0028, 0x0030	PixelSpacing	患者體内每個像素中心之間的實體距離，由數字對指定-相鄰行間距（定界符）和相鄰列間距，機關為mm
0x0028, 0x0100	BitsAllocated	為每個像素樣本配置設定的位數
0x0028, 0x1050	WindowCenter	視窗中心
0x0028, 0x1051	WindowWidth	視窗寬度
0x7fe0, 0x0010	PixelData	圖像資料

轉換資料

• 判斷TransferSyntaxUID是大端排序，還是小端排序。大端排序的話位元組是正序讀取，小端排序位元組是反序讀取。

  判斷是否是小端排序
  def is_little_endian(dicom):
       is_little_endian = True
       transfer_syntax = dicom.file_meta.get("TransferSyntaxUID")
       if transfer_syntax == '1.2.840.10008.1.2.2':
           is_little_endian = False
   
       return is_little_endian
             

• BitsAllocated表示多少位表示一個值，8位等于1個位元組，例如：32位等于4位元組
• 根據TransferSyntaxUID和BitsAllocated把PixelData從位元組數組轉換為int數組，轉換後就是該ct的灰階圖

  def getPixelData(is_little_endian, BitsAllocated, PixelData):
      count = int(BitsAllocated / 8)
      newPixelData = []
  
      for i in range(0, len(PixelData), count):
          value = 0
          if is_little_endian:
              for j in range(count):
                  value = value | (PixelData[i + j] << j * 8)
          else:
              for j in range(count):
                  value = PixelData[i + j] | (value << j * 8)
  
          newPixelData.append(value)
  
      return newPixelData
             

• 根據SamplesPerPixel對圖像資料進行轉換
  • 1表示是灰階圖資料，即1個數值表示圖像的顔色，圖像資料為灰階圖的資料的時候，需要根據 WindowWidth 和 WindowCenter計算灰階值的最大值grayEnd和最小值grayStart

    const windowWidth = ct.WindowWidth[ct.WindowWidth.length - 1];
    const windowCenter = ct.WindowCenter[ct.WindowCenter.length - 1];
    const grayStart = (windowCenter - windowWidth / 2);
    const grayEnd = (windowCenter + windowWidth / 2);
               

  • 3表示是RGB資料，即3個數值表示圖像的顔色
• 最後把圖像資料轉換成RGBA的圖像資料

  export function dicomToImageData(ct) {
  
    const Rows = ct.Rows; // 擷取：圖像的總行數，行分辨率
    const Columns = ct.Columns; // 擷取：圖像的總列數，列分辨率
  
  
    const PixelData = ct.PixelData; // 擷取：像素資訊
    const buffers = new Uint8ClampedArray(4 * Rows * Columns);
    let index = 0;
  
    const windowWidth = ct.WindowWidth[ct.WindowWidth.length - 1];
    const windowCenter = ct.WindowCenter[ct.WindowCenter.length - 1];
    const grayStart = (windowCenter - windowWidth / 2);
    const grayEnd = (windowCenter + windowWidth / 2);
  
    for (let i = 0; i < Rows; i++) {
      for (let j = 0; j < Columns; j++) {
        if (ct.SamplesPerPixel === 1) {
          let grayGDI;
          let gray = PixelData[i * Columns + j]; // 某個點的灰階值
          if (gray < grayStart) {
            grayGDI = 0;
          } else if (gray > grayEnd) {
            grayGDI = 255;
          } else {
            grayGDI = (gray - grayStart) * 255 / windowWidth;
          }
  
          if (grayGDI > 255) {
            grayGDI = 255;
          } else if (grayGDI < 0) {
            grayGDI = 0;
          }
          buffers[index++] = grayGDI;
          buffers[index++] = grayGDI;
          buffers[index++] = grayGDI;
          buffers[index++] = 255;
        } else if (ct.SamplesPerPixel === 3) {
          buffers[index++] = PixelData[index - 1];
          buffers[index++] = PixelData[index - 1];
          buffers[index++] = PixelData[index - 1];
          buffers[index++] = 255;
        }
      }
    }
    return new ImageData(buffers, Columns, Rows);
  }
             

這時候就已經都轉換完成，轉換好的是一個一維Columns * Rows * 4的RGBA圖像資料。