C#开发PACS医学影像处理系统(十四):处理Dicom影像窗宽窗位

概念解释(网络资料)html

窗宽:算法

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以上者便可为人眼所识别。所以,窗宽的宽窄直接影响图像的清晰度与对比度。若是使用窄的窗宽,则显示的CT 值范围小,每一灰阶表明的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,若是使用宽的窗宽,则显示的CT值范围大,每一灰阶表明的CT 值幅度大,则图像对比度差,但密度均匀,适于观察密度差异大的结构。微信

窗位:
窗位(窗中心)指窗宽范围内均值或中心值。好比一幅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 范围内的组织都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,其密度差别没法显示。人眼只能识别土50Hu 范围内的CT 值,每个灰阶的CT 值范围是100 / 16=6 . 25 Hu 。
 
1.调窗
在PACS影像中,经常使用的功能通常是调窗、做用范围和自定义调窗
根据本系列文章中,在读取dicom影像时,能够得到dcm文件的窗宽窗位值:
//实例化文件处理对象并打开文件
DicomFile dicomFile = DicomFile.Open(@"C:\101\1.dcm");
//获取dicom图像对象
DicomImage dicomImage = new DicomImage(dicomFile.Dataset);
//获取窗宽
Console.WriteLine(dicomImage.WindowWidth);
//获取窗位
Console.WriteLine(dicomImage.WindowCenter);

在鼠标操做上,按住鼠标左右移动是调整窗宽,上下移动是调整窗位,记录鼠标按下时的位置和拖动坐标差,并从新设置影像的窗宽窗位:网络

     //监听鼠标按下事件
        private void GridLine_MouseDown(object sender, MouseButtonEventArgs e)
        {try
            {
                SelectedBox(true);
                if (shapeManager.drawAction != DrawAction.None)
                {
                    return;
                }
                //记录鼠标位置
                isMouseDown = true;
                StartPoint.X = e.GetPosition(GridLine).X;
                StartPoint.Y = e.GetPosition(GridLine).Y;

                if (DicomFile != null)
                {
                    double? tagVal;
                    DicomFile.Dataset.TryGetValue(DicomTag.WindowCenter, 0, out tagVal);

                    if (tagVal != null)
                    {
                        //获取原始调窗
                        datasetWinC = DicomFile.Dataset.GetValue<double>(DicomTag.WindowCenter, 0);
                        datasetWinW = DicomFile.Dataset.GetValue<double>(DicomTag.WindowWidth, 0);

                        //设置最后一次调窗
                        lastWindowCenter = DicomImage.WindowCenter - datasetWinC;
                        lastWindowWidth = DicomImage.WindowWidth - datasetWinW;
                    }
                    else
                    {
                        lastWindowCenter = DicomImage.WindowCenter;
                        lastWindowWidth = DicomImage.WindowWidth;
                    }
                    mouseDownScaleX = st.ScaleX;
                    mouseDownScaleY = st.ScaleY;

                }
            }
            catch (Exception ex)
            {
                LogApi.WriteErrLog(ex);
            }
        }

看效果:架构

 

2.自定义调窗并发

能够使用键值对或其余数据格式来保存和加载自定义窗宽窗位,经常使用参考值以下:iview

一、胸部CT检查时,肺窗纵膈窗窗宽、窗位分别是:机器学习

(1)肺窗WW1500—2000HU 、WL-450—-600HU高并发

(2)纵膈窗WW250—350HU、WL30—50HU工具

二、骨窗、软组织窗窗宽、窗位

(1)骨窗WW1000—1500HU、WL250—350HU

(2)软组织窗WW300—500HU、WL40—60HU

三、窗宽和窗位设定

不一样部位使用不一样窗宽窗位,能较充分反映解剖内容和病灶影像表现,

头颅:脑组织窗宽设定为80 Hu~100 Hu,窗位为30 Hu~40 Hu,

垂体及蝶鞍区病变窗宽宜设在200 Hu~250 Hu,窗位45 Hu~50 Hu,

脑出血患者可改变窗宽位80 Hu~140 Hu,窗位30 Hu~50 Hu,

脑梗死患者经常使用窄窗60 Hu,能提升病灶的检出率,清楚显示梗死及软化灶,

颌面部眼眶窗宽定为150 Hu~250 Hu,窗位30 Hu~40 Hu,

观察骨骼时窗宽150 Hu~2 000 Hu,窗位400 Hu~450 Hu,

喉颈部、鼻咽、咽喉部的窗宽和窗位常设在300 Hu~350 Hu和30 Hu~50 Hu,能知足该部位的解剖和病灶显示,

胸部:常规胸部CT检查分别用纵隔窗及肺窗观察,纵隔窗可观察心脏、大血管的位置,

纵隔内淋巴结的大小,纵隔内肿块及这些结构的比邻关系,设定纵隔窗可用窗宽300 Hu~500 Hu,窗位30 Hu~50 Hu

根据此参考,咱们能够设定一些默认的自定义调窗:

 

 

3.调窗的用做范围

根据以前的文章:C#开发PACS医学影像处理系统(八):单元格变换

看成用范围是所有时,遍历全部单元格和容器:

 for (int i = 0; i < Main.Mdiview.Cells.Count; i++)
      for (int j = 0; j < Main.Mdiview.Cells[i].BoxList.Count; j++)

看成用范围是序列时,只需遍历当前单元格容器:

 for (int i = 0; i < Cell.BoxList.Count; i++)

看成用范围是图像时,直接设置图像:

//调整窗位
dicomImage.WindowCenter = 100;
//调整窗宽
dicomImage.WindowWidth = 100;

部分代码:

      /// <summary>
        /// 变换窗宽窗位
        /// </summary>
        /// <param name="X"></param>
        /// <param name="startX"></param>
        /// <param name="Y"></param>
        /// <param name="startY"></param>
        public void WinImage(double X, double startX, double Y, double startY, double myWidth = -999, double myCenter = -999)
        {
            double cVal = Y - startY;
            double wVal = X - startX;

            if (myWidth != -999 && myCenter != -999)
            {
                DicomImage.WindowCenter = myCenter;
                DicomImage.WindowWidth = myWidth;
            }
            else
            {
                DicomImage.WindowCenter = datasetWinC + lastWindowCenter + cVal;
                DicomImage.WindowWidth = datasetWinW + lastWindowWidth + wVal;
            }

            ImageHandler.SetImageScale(DicomImage, PalImgInfo);
            UpDateTag();

            if (Main.WinRange == WindowRange.Series)
            {
                #region -----做用范围:序列-----

                for (int i = 0; i < Cell.BoxList.Count; i++)
                {
                    if (Cell.BoxList[i] != this)
                    {
                        Cell.BoxList[i].WinImage(DicomImage.WindowWidth, DicomImage.WindowCenter);
                    }
                }

                #endregion
            }
            else if (Main.WinRange == WindowRange.All)
            {
                #region -----做用范围:全部-----

                for (int i = 0; i < Main.Mdiview.Cells.Count; i++)
                {
                    for (int j = 0; j < Main.Mdiview.Cells[i].BoxList.Count; j++)
                    {
                        if (Main.Mdiview.Cells[i].BoxList[j] != this)
                        {
                            Main.Mdiview.Cells[i].BoxList[j].WinImage(DicomImage.WindowWidth, DicomImage.WindowCenter);
                            Main.Mdiview.Cells[i].MouseWindowCenter = DicomImage.WindowCenter;
                            Main.Mdiview.Cells[i].MouseWindowWidth = DicomImage.WindowWidth;
                        }
                    }
                }
                #endregion
            }
            else
            {
                string key = Cell.studyInfo.CommonSeriesId + "|" + CurrentFrame;
                string value = DicomImage.WindowWidth + "|" + DicomImage.WindowCenter;
                if (PubVal.WinImageList.Keys.Contains(key))
                {
                    PubVal.WinImageList[key] = value;
                }
                else
                {
                    PubVal.WinImageList.Add(key, value);
                }
            }

            Cell.MouseWindowCenter = DicomImage.WindowCenter;
            Cell.MouseWindowWidth = DicomImage.WindowWidth;

        }

 

效果:

 

 

C#开发PACS、RIS、3D医学影像处理系统系列教程目录整理:

菜鸟入门篇:

PACS客户端:

C#开发PACS医学影像处理系统(一):开发背景和功能预览

C#开发PACS医学影像处理系统(二):界面布局之菜单栏

C#开发PACS医学影像处理系统(三):界面布局之工具栏

C#开发PACS医学影像处理系统(四):界面布局之状态栏

C#开发PACS医学影像处理系统(五):查询病人信息列表

C#开发PACS医学影像处理系统(六):加载Dicom影像

C#开发PACS医学影像处理系统(七):读取影像Dicom信息

C#开发PACS医学影像处理系统(八):单元格变换

C#开发PACS医学影像处理系统(九):序列控件与拖拽

C#开发PACS医学影像处理系统(十):Dicom影像下载策略与算法

C#开发PACS医学影像处理系统(十一):Dicom影像挂片协议

C#开发PACS医学影像处理系统(十二):绘图处理之图形标记

C#开发PACS医学影像处理系统(十三):绘图处理之病灶测量

C#开发PACS医学影像处理系统(十四):处理Dicom影像窗宽窗位

C#开发PACS医学影像处理系统(十五):Dicom影像交叉定位线算法

C#开发PACS医学影像处理系统(十六):2D处理之影像平移和缩放

C#开发PACS医学影像处理系统(十七):2D处理之影像旋转和翻转

C#开发PACS医学影像处理系统(十八):Dicom使用LUT色彩加强和反色

C#开发PACS医学影像处理系统(十九):Dicom影像放大镜

 

PACS三维处理医学图像:

C#开发PACS医学影像三维重建(一):使用VTK重建3D影像

C#开发PACS医学影像三维重建(二):使用VTK进行体绘制

C#开发PACS医学影像三维重建(三):纹理映射与颜色传输

C#开发PACS医学影像三维重建(四):3D网格平滑效果

C#开发PACS医学影像三维重建(五):基于梯度透明的组织漫游

C#开发PACS医学影像三维重建(六):三维光源与阴影效果

C#开发PACS医学影像三维重建(七):空间测量与标注

C#开发PACS医学影像三维重建(八):VR体绘制

C#开发PACS医学影像三维重建(九):MPR三视图切面重建

C#开发PACS医学影像三维重建(十):MIP最小密度投影

C#开发PACS医学影像三维重建(十一):CPR曲面重建

C#开发PACS医学影像三维重建(十二):VE虚拟内镜技术

 

熟手进阶篇:

医学图像算法:

C#处理医学图像(一):基于Hessian矩阵的血管肺纹理骨骼加强对比

C#处理医学图像(二):图像锐化加强对比

 

PACS网页端 开发Web版本的PACS:

C#开发Web端PACS(一):基于PACS客户端思想重写Web端

C#开发Web端PACS(二):使用 .Net MVC 开发手机端PACS服务端

C#开发Web端PACS(三):使用HTML5和CSS3开发PACS手机端页面

C#开发Web端PACS(四):Web端与服务端的DICOM传输

C#开发Web端PACS(五):Web端的平移缩放旋转2D操做

C#开发Web端PACS(六):Web端的窗宽窗位调整

C#开发Web端PACS(七):将移动端接入微信公众号实现医院云胶片

 

登峰造极篇:

C#开发基于Python人工智能的肺结节自动检测

C#开发基于Python人工智能的脊柱侧弯曲率算法

C#开发基于Python机器学习的医学影像骨骼仿真动画

C#开发基于Python机器学习的术后恢复模拟

C#开发基于U3D的VR眼镜设备虚拟人体三维重建

C#开发基于全息投影的裸眼3D医学影像显示技术

 

周边附加篇:

胶片打印:

C#开发医学影像胶片打印系统(一):功能与胶片排版

C#开发医学影像胶片打印系统(二):胶片打印机通信

C#开发医学影像胶片打印系统(三):不规则排版打印

 

PACS服务端:

C#开发PACS医学影像处理系统服务端(一):医疗设备的链接与收图

C#开发PACS医学影像处理系统服务端(二):高并发架构

 

PACS与RIS系统的通讯与集成

在RIS系统中调起PACS并打开Dicom影像

 

云PACS与远程会诊

C#开发PACS医学影像处理系统之云PACS(区域PACS)(一):架构概述

C#开发PACS医学影像处理系统之云PACS(区域PACS)(二):远程会诊与双向转诊

 

科幻级视频特效:

使用Adobe After Effects 制做PACS影像处理系统宣传视频

 

QQ:1850969244

近10年开发经验,主攻C#、ASP MVC,HTML5,

B/S C/S 皆可,目前研究医疗领域医学影像相关技术,

任何技术问题欢迎加QQ交流。

相关文章
相关标签/搜索