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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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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
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。
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。
这阶段到此结束， 希望我的分享能够帮到你一点点。
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1.4 DICOM图像CT值计算
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展开全文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：
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。
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：
- 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
- 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。
- 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。 - 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
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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...展开全文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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1.4 DICOM图像CT值计算
1.5 DICOM图像CT值转RGB
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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。
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(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。 -
(0028,0010)Rows
图像的高度 -
(0028,0011)Columns
图像的宽度 -
(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。 -
(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。
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
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。
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