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  • CT值的计算公式?
    2020-12-23 14:01:38

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    CT值的计算公式:CT值=((Ux-U水

    在73千电子伏)/U水在73千电子伏)*K,式中K是一常数,其值等于1000。

    Ux为该物质636f707962616964757a686964616f31333431366430的衰减系数,U水为水的衰减系数,K为常数。假如采用Hounsfield单位则K为1000,而EMI单位K为500。通用的为Hounsfield单位(HU),因此K=1000,。

    CT值是测定人体某一局部组织或器官密度大小的一种计量单位,通常称亨氏单位(hounsfield unit ,HU)空气为-1000,致密骨为+1000。

    扩展资料

    例如:水的衰减系数为1,则

    CT值=((1-1)/1)*K=0HU

    空气的衰减系数为0.0013,近似值为0,则

    CT值=((0-1)/1)*K=-1000HU

    水的吸收系数U水为1;致骨密度的吸收系数U骨为1.9-2.0,而空气的吸收系数为U空为0.0013接近于0;按照CT值的计算公式可求得水的CT值为0HU,空气-1000HU,骨密度为1000HU。这样我们把一幅重建的CT图像看成一个CT值的矩阵,每一个CT值代表一个像素。

    人体组织的CT值界限有2000个分度,上界为骨的CT值是+1000HU,下界为空气的CT值是-1000HU.

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  • 概述首先, 我们要理解, CT值和灰度值这两者根本就不是同一个东西,不要被一些网络上的文章所误解。接下来, 就要看你具体是要处理哪种格式的文件了, 是DICOM 还是 NIFTI ; 文件格式不同 , 用来做解析的Python ...

    概述

    首先, 我们要理解, CT值和灰度值这两者根本就不是同一个东西, 不要被一些网络上的文章所误解。

    接下来, 就要看你具体是要处理哪种格式的文件了, 是DICOM 还是 NIFTI ; 文件格式不同 , 用来做解析的Python 库也就不同,

    譬如,要处理DICOM类型的数据, 一般会用 simpleitk, pydicom 库 ;

    而 NIFTI类型的数据更多使用 Nibabel 库, 或者是 simpleitk 也是可以的。

    https://blog.csdn.net/normol/article/details/88313888

    其实无论对于dcm还是nii格式的图片,只要是ct图,就都可以选择将储存的原始数据转化为Hu值,因为Hu值即代表了物体真正的密度。

    对于nii格式的图片,经过测试,nibabel, simpleitk常用的api接口,都会自动的进行上述转化过程,即取出来的值已经是Hu了。

    (除非专门用nib.load('xx').dataobj.get_unscaled()或者itk.ReadImage('xx').GetPixel(x,y,z)才能取得原始数据)

    对于dcm格式的图片,经过测试,simpleitk, pydicom常用的api接口都不会将原始数据自动转化为Hu!!(itk snap软件读入dcm或nii都不会对数据进行scale操作)

    下面就以我使用的 NIFTI 格式的文件以及 Nibabel 库为例:

    01 CT值(HU值)矩阵的获取

    使用 nibabel 自带的 load函数读取 xxx. nii.gz 格式的压缩文件, 得到的 shape 和 type 如下

    (64, 512, 512)

    the type of image array is

    使用 get_fdata() 将上面这种格式的数组转换为 ndarray 类型的数组,

    然后查看数组当中的值,以及类型(是 dtype 不是 type)

    the data format  is  float64

    the min value in array is  -1024.0

    the max value in array is  2125.0

    是一个 -1024——2125 的矩阵, 如果你有一些关于 CT图像相关的知识,你就会知道现在的这个数组,

    就是一个由 CT值 ,也就是常说的 HU值所组成的。

    02  CT值矩阵与 OpenCV

    初次接触 CT图像的处理, 得到了这个CT值矩阵之后, 我就使用OpenCV 的 Imshow 来看了一下, 当时并没有发现什么

    太大的问题,(这里暂且不提问题所在, 留到后面)

    在网上看了一些资料后, 我发现还需要对CT值矩阵进行 windowing 操作,

    也就是调整 窗宽(window width)和窗位( window level ), 这两者分别对应图像的对比度与亮度。

    (详细说明见: )

    然后我就按照windowing 的方法, 使用numpy.clip 调整了一下我们 CT值矩阵,

    得到了一个新的,经过处理的CT值举证, 然后我又使用 cv2.imshow 来输出,

    然后我便发现,这次的输出和没调整之前的输出是一模一样的, 我又重新调整了一下 windowing 操作的数值,

    然而发现也是毫无效果,只是当你取了较小的值时, 会输出一片黑, 较大的值会输出一片白,仅此而已。

    1 为 (512x512x1)的CT 值矩阵 Imshow的图像

    2位 其经过windowing 之后的图像

    3, 4 分别为上面说的全白和全黑

    12

    34

    a27113c91fadd3b3351d19dc18faf253.png

    困惑的我又试图比较了这两次输出图像的直方图, 这时我发现,这二者的直方图根本就是天差地别,

    也就是说他们两个根本不是同一张图像, 只是发生了的改变我观察不到。

    de4368642ff01b1e349b80bf31b77b2a.png

    经过我一番查阅, 问题可能是出在了我直接使用 imshow 输出范围较大的 CT值矩阵。

    当你使用OpenCV的时候,对于黑白图像,它存储的是图像的灰度值,存储的形式类似于一个二维数组;

    对于彩色图像,它分为三通道存储,三通道对应于RGB。

    这里我们着重讨论黑白图像,因为彩色图像相当于它的扩展。

    灰度值用0到255间的整数表示,

    而对于CT图像,它的像素值的表示比较复杂(这里与其说是像素值不是说是CT值, 即HU值),

    从负几千到正几千都有,我们可以使用ITK依次读取CT图像的每个像素值,

    并可以将其每个像素值保存在Mat中,但这时通过opencv的imshow函数不能够显示出来,

    可以进行适当的处理,将像素值变换到0到255的范围显示出来。

    从上面的描述中,我们可以看到不能直接将 CT 值作为传统意义上的像素值进行输出, 而是要经过一个变换,

    或者称其为映射 ;

    映射的公式如下

    def normalization(hu_value, hu_min, hu_max):

    normal_value = (hu_value - hu_min) / (hu_max - hu_min)

    return normal_value

    也就是说windowing 操作之后, 还要执行一个由 CT值向灰度值的映射,

    这里给出我随机给的两组数, 其调试出来的值,

    说明这种方法对于改变亮度 和 对比度都是有效的 ,

    具体的值如何给定, 还需要根据你的数据以及任务来看。

    5cc5582cb11e709cd6fb02e4875c1129.png

    ccd602409237e620c5dcdbcff0a7ea61.png

    这阶段到此结束, 希望我的分享能够帮到你一点点。

    展开全文
  • 1.4 DICOM图像CT值计算

    千次阅读 2021-11-07 13:08:40
    上一篇文章分析了如何解析DICOM图像,将内存中的数据按照DataElement提取出来,...CT值的单位是Hounsfield,简称为Hu,范围是 -1024-3071,数据范围是4096。用于衡量人体组织对X射线的吸收率,设定水的吸收率为0Hu。 C

    以下链接是本系列文章,不足之处,可在评论区讨论:

    系列文章

    1.1 DICOM协议简介及应用
    1.2 DICOM成像协议剖析
    1.3 DICOM成像协议实现思路
    1.4 DICOM图像CT值计算
    1.5 DICOM图像CT值转RGB
    1.6 DICOM图像的基本操作
    1.7 DICOM层级关系
    1.8 序列图像排序
    1.9 DICOM带有overlay覆盖层图像显示(一层覆盖层)
    1.10 DICOM带有overlay覆盖层图像显示(多层覆盖层)
    1.11 DICOM带有overlay覆盖层图像显示(原始数据)
    1.12 DICOM彩色图像

      上一篇文章分析了如何解析DICOM图像。在此基础上,本文章将讲解如何计算CT值。

    主要流程如图所示:
    请添加图片描述
      不同设备产生的DICOM图像像素格式不同,比如CT图像保存的是Hu值,超声(US)图像保存的是RGB值。
      以最常见的CT图像举例:
      CT值的单位是Hounsfield,简称为Hu,范围是 -1024-3071,数据范围是4096。用于衡量人体组织对X射线的吸收率,设定水的吸收率为0Hu。
      CT值越高,图像显示越白,比如骨头CT值高,成亮白色,空气CT值低,成黑色。脊柱颜色亮白,肺中空气黑色。
    在这里插入图片描述
      Dicom图像中PixelData存储的值并不是CT值,CT值需要计算才能获得。
      CT图像一个像素一般占两个字节,其中使用前12个bit存储像素值,即能表示的数据范围在2^12=4096,覆盖了CT值范围。一般医院影像科看CT图像都是在医用显示器上看,能达到12bit灰阶,所以可以完整的显示所有的像素。一般这种显示器价格在数万元。
      而普通的显示器是8bit灰阶,显示范围在0-255,所以只能显示部分像素值,需要通过调整窗宽窗位来显示不同的像素。
      网上很多博客描述CT值计算,需要读取两个DICOM Tag信息,(0028|1052):rescale intercept和(0028|1053):rescale slope.
      然后通过公式:
        Hu = pixel * slope + intercept
      如果通过DCMTK等框架来实现是没有问题,框架已经将PixelData中的像素值计算出来,可以直接用来计算CT值。
      但如果自己实现DICOM解析引擎,则PixelData中的像素值需要进行一些转换才能使用。
    CT图像中和CT值计算的Tag:
    (0028,0002) Samples per Pixel
      每一个像素的取样数,一般来说,CT,MR,DR等灰度图像都是1,而彩超等彩色图像都是3,分别表示R, G, B三个颜色通道。
    (0028,0100)Bits Allocated
      一个像素的像素值占用了多少位bit,一般是两个字节,16bit
    (0028,0101)Bits Stored
      一个像素的像素值使用了多少位bit,一般是12bit
    (0028,0102)High Bit
       最高位序号,它定义了存储点在分配的内存中的排列方式,它的值是最后一个bit的序号。如果第一个bit放在0位,那么最后一个bit为Bits Stored -1
    (0028,0103)Pixel Representation
      像素值的数据表示形式,0表示unsigned integer. 无符号整数,直接保存像素值本身。1表示二补数,保存的是像素值的二补数,其实就是有符号整数,此时像素值可正可负。
    (0028,1052)Rescale Intercept
      缩放截距
      CT图像的Hu值有正值和负值,而PixelData中数据通常存储为无符号整数。使用12bit可以存储0-4095的正值,存储同样范围的包含负值和正值需要占用更多的字节。为了可以通过PixelData计算出负值Hu值,可以通过数学公式中的斜率和截距来计算。因此,CT DICOM文件通常具有负截距。线性缩放也适用于这样的情况,一个像素可能有一个大范围的值,而存储的值尽可能少的比特,同时避免量化错误。
    (0028,1053Rescale Slope
      缩放斜率

    通过如下方式方式获取CT值:

    1. 通过(0002,0010) Transfer Syntax UID判断图像是否压缩格式,如果压缩调用相应的解压缩算法解压
    2. 通过(0002,0010) Transfer Syntax UID判断图像是大端还是小端,进行字节级别的移位。如果是小端则前后字节整体进行互换,字节内bit顺序不变。如果是大端则不变。
    3. 通过(0028,0100)Bits Allocated,(0028,0101)Bits Stored,(0028,0102)High Bit对数据进行操作。
      比如一般Bits Allocated为16,Bits Stored为12,High Bit为11,表示一个像素占用两个字节,其中使用了前12个字节。则Pixel = Pixel && 0x0FFF。
    4. 通过(0028|1052)rescale intercept和(0028|1053)rescale slope计算CT值Hu = pixel * slope + intercept
        以上步骤计算出 -1024-3071范围内的CT值,下篇文章会讲解如何从12位bit CT值转换为8bit RGB值
    展开全文
  • 1.5 DICOM图像CT值转RGB

    2021-11-07 17:57:44
    上篇文章介绍了如何手动实现CT值计算。获得CT图像的CT值后并不能直接显示,因为CT值一般是12bit灰阶,而一般的显示器是8bit灰阶,无法全部显示所有的像素。 (0028,0004) Photometric Interpretation CT图像...

    以下链接是本系列文章,不足之处,可在评论区讨论:

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    1.1 DICOM协议简介及应用
    1.2 DICOM成像协议剖析
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    1.8 序列图像排序
    1.9 DICOM带有overlay覆盖层图像显示(一层覆盖层)
    1.10 DICOM带有overlay覆盖层图像显示(多层覆盖层)
    1.11 DICOM带有overlay覆盖层图像显示(原始数据)
    1.12 DICOM彩色图像

      上篇文章介绍了如何手动实现CT值计算。获得CT图像的CT值后并不能直接显示,因为CT值一般是12bit灰阶,而一般的显示器是8bit灰阶,无法全部显示所有的像素。

    1. (0028,0004) Photometric Interpretation
      CT图像Photometric Interpretation有以下几种类型:
      Monochrome2 一般的灰度图像都采用这种,Pixel值越大,图像就越白。
      Monochrome1 只有部分CR, DR图像使用,Pixel值越大,图像就越黑。

    2. (0028,0010)Rows
      图像的高度

    3. (0028,0011)Columns
      图像的宽度

    4. (0028,0030)Pixel Spacing
      图像像素间距,读取Pixel Data的时候不需要,主要用于长度测量。

    5. (0028,1050)Window Center 和 (0028,1051) Window Width
      窗宽窗位
        医学图像中常有个骨窗、肺窗等的概念,即将具体的某个窗宽窗位的值来映射到8bit显示。
      窗宽:
        窗宽指CT图像所显示的CT 值范围。在此CT值范围内的组织结构按其密度高低从白到黑分为16 个灰阶以供观察对比。例如,窗宽选定为100 Hu ,则人眼可分辨的CT值为100 / 16 =6 . 25 Hu ,即2 种组织CT值相差在6 . 25Hu以上者即可为人眼所识别。因此,窗宽的宽窄直接影响图像的清晰度与对比度。如果使用窄的窗宽,则显示的CT 值范围小,每一灰阶代表的CT 值幅度小,对比度强,适于观察密度接近的组织结构(如脑组织)。反之,如果使用宽的窗宽,则显示的CT值范围大,每一灰阶代表的CT 值幅度大,则图像对比度差,但密度均匀,适于观察密度差别大的结构。

    窗位:
      窗位(窗中心)指窗宽范围内均值或中心值。比如一幅CT图像,窗宽为100Hu,窗位选在0Hu;则以窗位为中心(0Hu),向上包括+50Hu,向下包括-50Hu,凡是在这个100Hu 范围内的组织均可显示出来并为人眼所识别。凡是大于+50Hu 的组织均为白色;凡是小子-50Hu 的组织均为黑色,其密度差异无法显示。人眼只能识别土50Hu 范围内的CT 值,每一个灰阶的CT 值范围是100 / 16=6 . 25 Hu 。

      由于CT值是12位存储,普通显示器是8位灰阶,无法显示全部的CT值,因此CT图像需要调窗宽窗位来显示部分CT值。比如可以调整窗宽和窗位来突出显示某一器官。

    在这里插入图片描述

      首先根据DICOMt图像默认的窗宽窗位值,计算出窗宽的下限值即最小CT值和窗宽的上限值即最大CT值。
    wl = -650
    ww = 1500
    min = (2 * wl - ww) / 2.0 + 0.5;
    max = (2 * wl + ww) / 2.0 + 0.5;
    min = -1400
    max = 100
    反推
    ww = 100 - (-1400) = 1500
    wl = 100 -1500/2 = -650

    在这里插入图片描述

      位图图像灰度值在0-255间,在min到max间的CT值要线性映射到0-255范围内。小于等于min的CT值映射为灰度值0,大于等于max的CT值映射为灰度值255。
    图中十字光标处的像素的CT值在图像左下角,显示CT值为119.5,大于max值,对应灰度值255。Photometric Interpretation值为 Monochrome2,因此图像上显示白色。

      然后再根据CT值最小值和最大值计算窗宽窗位内的CT值对应的灰度值。

    gray_value = (ct_value - min) * 255.0 / (max - min)

      根据窗宽窗位计算出像素的灰度值后,赋予R,G,B三通道相同的灰度值,图像显示灰白色。

    展开全文
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