DCMTK C++: как получить пиксели данных из файлов dicom

Question

Я использую DCMTK для проекта C++ и хочу получать пиксели из файлов dicom. я использовал thid базового примера:

  DicomImage *image = new DicomImage("test.dcm"); 
      if (image != NULL) 
      { 
      if (image->getStatus() == EIS_Normal) 
      { 
      if (image->isMonochrome()) 
       { 
        image->setMinMaxWindow(); 
        Uint8 *pixelData = (Uint8 *)(image->getOutputData(8 /* bits */)); 
        if (pixelData != NULL) 
        { 
        /* do something useful with the pixel data */ 
        } 
         } 
        } else 
      cerr << "Error: cannot load DICOM image (" <<  DicomImage::getString(image->getStatus()) << ")" << endl; 
      } 
      delete image; 

в «сделать что-то полезное с пиксельными данными» разделом, как я могу использовать переменный pixelData получить пиксели

Answer 1

Прежде всего: вы уже имеет пиксель, данные как массив неподписанных символов. Например, вы можете перенести их на 8-битный монохромный растровый файл и отобразить их на экране. Высота и ширина, необходимые для построения растрового изображения, могут быть получены из объекта DicomImage

Однако это сильно зависит от того, что вы считаете «чем-то полезным», является ли метод getOutputData() выбранным вами методом. Это связано с тем, что getOutputData() на самом деле представляет собой метод рендеринга. Предполагалось, что у вас есть типичное изображение CT, MR или CR, диапазон оттенков серого, который был изменен, был увеличен до 8 бит.

Возможно, вы захотите извлечь данные пикселов в полном диапазоне оттенков серого и свернуть собственные методы рендеринга и обработки. В этом случае я бы посоветовал использовать getInterData(), который возвращает внутренне сохраненные пиксельные данные с полным диапазоном оттенков серого. Модульная LUT применяется к промежуточным данным, поэтому вы получаете инкапсуляцию (класс DiPixel) массива значений, каждый из которых кодирует значение оттенков серого, измеренное устройством (например, единицы Hounsfield в случае CT).

DiPixel возвращает эти оттенки серого как указатель пустоты. Чтобы правильно обрабатывать значения, вам необходимо определить их репрезентацию (например, Uint8, Sint16, ...).

Используя этот подход, очевидно, больше усилий, но все, что выходит за рамки визуализации данных пикселя, это единственный подход, который сохраняет исходные значения серого