DICOM文件的医学图像质量问题

Question

我正在尝试使用python对DICOM格式的CT图像进行一些分割任务。

主要问题是，当我尝试使用pydicom库读取DICOM文件（https://www.dicomlibrary.com/meddream/md5/index.html?study=1.2.826.0.1.3680043.8.1055.1.20111102150758591.92402465.76095170）并使用pixel_array属性显示图像时，我正在获取带有质量比原始质量差很多（请从下面查看代码和屏幕截图）。

dicom_file = pydicom.read_file('Anonymized20191102.dcm')
plt.imshow(dicom_file.pixel_array, cmap='gray')
plt.show()

我的问题，为了更好地理解问题是：

1. pixel_array属性代表什么？我已经看到它采用[0，2250]范围内的值。

观察：

我还尝试通过乘以斜率并加上偏差来获得hounsfield单位（HU）值，如下所示：

def convert_to_hu(dicom_file):
    bias = dicom_file.RescaleIntercept
    slope = dicom_file.RescaleSlope
    pixel_values = dicom_file.pixel_array
    new_pixel_values = (pixel_values * slope) + bias
    return new_pixel_values

hu_pixels = convert_to_hu(dicom_file)
plt.imshow(hu_pixels, cmap='gray')
plt.show()

就可视化而言，结果与使用pixel_array原始值的结果几乎相同。值也在[-1000，1250]范围内（考虑到HU通常在-1000到1000之间，我认为这很好）。

Answer 1

[第一张图像看起来已使用适合所有提供的HU值的灰度范围来绘制像素，而不仅仅是显示与所显示的解剖结构相对应的HU值范围。

虽然我不确定pydicom如何处理此问题，但您需要“缩放和平整”图像以从第一张图像中获得结果。通常通过线性VOI LUT对CT图像应用窗口/级别将限制显示像素的范围，并将它们缩放到可显示范围，通常为8位，除非使用灰度监视器。

CT图像很可能具有用于窗口中心（0028,1050）来设置级别和用于窗口宽度（0028,1051）来设置窗口的标签。图像中的中心和宽度值由生成图像的模态提供，并对应于显示图像中腹部区域的良好范围。下面的链接提供了一些基于正在查看的身体部位的CT图像的常用窗口/级别设置，还提供了有关设置如何影响显示图像的其他信息。

https://radiopaedia.org/articles/windowing-ct

虽然应用窗口/级别对显示图像很有用，但是通过将每个像素存储的10或12位（CT图像常见）转换为每个像素显示的8位，您正在失去位深度。您将需要确定分段任务是否需要此额外的位深度。