python调整dicom窗宽窗位_【基础篇】kaggle || RSNA脑溢血金牌案例技术分享！如何使用dicom格式的数据的？...

内容导读：医学类竞赛常常是深度学习相对比较热门的一个话题，无论是kaggle平台，还是国内一些医疗公司主办的比赛，常常会吸引数千支队伍参赛。在众多赛事中，大部分赛事主办方提供的数据集会是dicom格式，而不是传统的 jpg 或 png 格式的图片，今天我们就来剖析dicom格式的数据。更多优质内容请关注微信公众号“机器学习深度学习kaggle实战”(ID：angtkai)

为了让读者学习思路清晰，我从最近kaggle上的一个“脑溢血”比赛"RSNA Intracranial Hemorrhage Detection"的训练集中拿出一张dcm格式的影像做示例。

通过上面代码可以看到，dcm影像中存储的信息是如此丰富。为了方便描述，我们给每一行打上一个标记"info"。

看着一大堆信息，是不是有点迷乱，下面我们详解快速入门需要掌握的信息，剩下的在进阶篇中剖开来讲。

上面每行信息都可通过两种方式查看，比如 info11 的图片高度：

但是上面的方法拿不到具体的值，拿到的是一个对象，如下：

要拿到具体的值有如下两种方法：

下面开始上干货：

首先我们查看该dcm的 info22，也就是像素值：

解读上面的结果：由 info15 即 Bits Stored 可知，该影像在存储时采用16位灰阶。但由 info17可知存储方式为有符号存储，即正负号占一位。所以该影像实际的动态范围可达2¹⁵即 [-32767, +32767]，所以该dcm的最大灰度值为2743，最小灰度值为-2000就不难理解了。( 我们常见的图像都为[0, 255]，表示8位无符号存储。)

接下来我们将该dcm的灰度值转换为CT值，CT值 (单位: Hu) 反应的是人体不同组织对X射线的吸收情况，是人体不同组织密度的反应。正常情况下空气的CT值最低，接近-1000Hu；水的CT值是 0Hu左右；骨头等高密度组织CT值可达1000Hu左右；而嵌入人体的钢板等可达 2000-3000Hu。

灰度值转换CT值的公式在最前面的表中已经给出：CT = info22 * info21 + info20

注意：个别的dcm不存储灰度值，而是直接存储CT值，那么它必定 info21=1, info20=0

最后，我们再探讨 info18 和 info19 窗位和窗宽：

如上所述，人体不同组织的CT值动态范围很大，而当我们只想观察具体某个组织时，其他不相干组织就会成为干扰，故dcm影像都会有建议的CT值范围，本例中窗位 info18=30，窗宽 info19=80，代表建议观看[-10, 70]，计算方式为 [ 窗位 - 窗宽 / 2，窗位 + 窗宽 / 2 ]。

我们对比下全CT图和设置窗位窗宽的CT图：

可以看到有效的过滤了其他组织的干扰。

常见人体组织的CT值如下表所示：(未列出的可百度搜索)

所以我们也可以不用dcm影像中建议的窗位和窗宽，而构建自己的窗位和窗宽，例如本比赛为检测 "脑溢血"，我们可以构建三组窗位和窗宽：血、脑硬膜、骨头

至此，本篇关于dicom的快速入门知识就全部探讨完毕了。下一篇进阶篇我们将着重探讨窗口窗位的选择，以及影像三维重建等技巧。

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