CT 图像处理入门——CT图像的基础知识（1）
一、CT成像的基本原理
CT图像是X线束对人体检查部位一定厚度的层面进行扫描，由探测器接收透过该层面上各个不同方向的人体组织的X线，经模/数转换输入计算机，通过计算机处理后得到扫描断层的组织衰减系数的数字矩阵，再将矩阵内的数值通过数/模转换，用黑白不同的灰度等级在荧光屏上显示出来，即构成CT图像；
根据检查部位的组织成分和密度差异，CT图像重建要使用何时的数学演算方式，常用的有标准演算法，软组织演算法和骨演算法，图像演算方式选择不当会降低图像的分辨率。
二、CT图像特点
1.CT图像是数字化模拟灰度图像
CT图像是经数字转换的重建模拟图像，是由一定数目的从黑到白不同灰度按固有矩阵排列而成，这些像素的灰度反映的是相应体素X线吸收系数。
2.CT图像具有较高的密度分辨力
像素越小，矩阵数目越多，构成的图像越细致，空间分辨力就越高。但总体而言，CT图像组成的基本单位即像素仍显较大，故空间分辨力不及常规X线图像。然而CT高密度分辨力所产生的诊疗价值仍远远超过空间分辨力不足带来的负面影响；
3.CT图像的密度能够进行量化评估
CT图像不仅能从形态学上以不同的灰度来显示组织器官和病变的密度高低，而且还可以应用X线吸收系数的数值来量化评估密度高低的高低，这是常规X线检查所无法达到的。
在临床工作中，CT密度的量化标准不用X线吸收系数表示，而是用CT值，单位用亨利单位(HU).
X线吸收系数与CT值的换算关系如下：水的吸收系数为1，CT值定为0HU；人体内密度最高的骨皮质吸收系数为2，CT值定为+1000HU；人体内密度最低的气体吸收系数为0,CT值定为-1000HU;
为了使CT图像上欲观察的组织结构和病变达到最佳显示，需根据它们的CT值选用不同的窗技术，其包括窗位和窗宽。提高窗位，荧光屏上所显示的图像变黑；降低窗位则图像变白。增大窗宽，图像上的层次增多，组织间对比度下降；缩小窗宽，图像上的层次减少，组织间对比度增加
4.CT图像为断层图像
CT图像常规为横轴位断层图像，克服了普通X线检查各组织结构影像重叠的缺点，从而使各个器官组织结构得以清楚显示，明显提高了病灶的检出率。然而，断层图像不利于器官结构和病灶的整体显示，需要连续观察多帧图像，经人脑思维整合或运用图像后处理重组技术，才能形成完整的概念。
随着CT设备的发展和各同向技术的产生和应用，CT扫描的厚度可小于1mm。在亚毫米薄层扫描的基础上，利用计算机软件对CT轴位断面图像信息进行图像重组，可获得冠状位、矢状位二维图像及三维立体的CT图像等，称为CT图像后处理技术。
三、CT图像的格式：DICOM
DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）即医学数字成像和通信，是医学图像和相关信息的国际标准（ISO 12052）。DICOM被广泛应用于放射医疗，心血管成像以及放射诊疗诊断设备（X射线，CT，核磁共振，超声等），并且在眼科和牙科等其它医学领域得到越来越深入广泛的应用。所有患者的医学图像都以 DICOM 文件格式进行存储。这个格式包含关于患者的 PHI（protected health information)，信息，例如姓名，性别，年龄，以及其他图像相关信息比如捕获并生成图像的设备信息，医疗的一些上下文相关信息等。医学图像设备生成 DICOM 文件，医生使用 DICOM 阅读器（能够显示 DICOM 图像的计算机软件）阅读并对图像中发现的问题进行诊断。
目前采用的标准是DICOM3.0，每一张图像中都携带着大量的信息，这些信息具体可以分为以下四类：（a）Patient（b）Study（c）Series（d）Image。每一个DICOM Tag都是由两个十六进制数的组合来确定的，分别为Group和Element。如(0010,0010)这个Tag表示的是Patient’s Name，它存储着这张DICOM图像的患者姓名。
一张CT图像有 512x512 个像素点（也不一定），在dicom文件中每个像素由2字节表示，所以每张图片约512KB大小。图像中每个像素都是整数，专业名称为 Hounsfield scale 或 CT Number，是描述物质的放射密度的量化值(参考Wikipedia)。
记一个可以下载DICOM图像的网站：https://dicomlibrary.com/
啥也不懂，要做什么，也不知道，一脸懵等，明天再说。
一个博客：https://blog.****.net/zsddragon/article/details/98308487