检查和图像等信息[3]。DICOM图像文件结构主要由文件头和数据集合两大部分组成。文件头前128个字节通常为00H，然后是4个字节的16进制代码代表字符串“DICM”的文件前缀，这是判断该文件是否为DICOM文件的关键。数据集由数据元素按一定顺序组成，它既包含了与成像实例相关的数据，如病人姓名、成像方式、图像大小等；又包括了成像实例的图像像素数据。数据元素结构由标签（Tag）、数据表示（VR）、数据长度（VL）和数据（V）四个字段组成。Tag是数据元素的标记号，每个标签有特定的含义，分为组号和元素号。表1给出了几个与图像信息有关的数据元素标签；VR是对数据元素中数据的类型表示，如字符型、整型、浮点型等；VL是指该数据元素中数据的字节长度；V主要表示数据元素的取值。以图像数据元素为例，（7FE0，0010）表示图像数据元素的Tag字段，后面紧跟四个字节的VR字段和四个字节的VL字段，然后图橡像素数据依据VR字段的不同按非压缩方式或压缩方式存储构成数据段。
3 DICOM格式CT序列图像的批量转换方法
由于美国MathWorks公司的Matlab软件在图像处理和可视化方面功能强大，编程语言简洁、高效，并具有强大的矩阵运算能力，因此，该文采用Matlab R2016b对CT序列图像进行了批量转换，转换方法流程见图1。
3.1 读取DICOM图像文件元信息和初始化相关参数
根据前面介绍的DICOM图像格式可知，有关图像成像信息的数据元素包含了图像文件元信息的重要参数，如患者姓名、序列号、成像方式、图像大小等，它位于128字节的文件头之后，图像像素数据元素之前；这些参数对于后续的图像转换必不可少，但一般情况下不能直接读取。Matlab图像处理工具箱提供了相应的函数“dicominfo（filename）”，通过它可以获取图像文件名、图像大小、像素字节数、窗宽、窗位等信息；根据这些信息初始化图像行数、列数、截距、斜率，以及窗宽和窗位等参数。图2给出是C盘文件夹“se2”下的IM1.dcm图像文件元的部分信息。
3.2 批量读入DICOM图像数据
“dicomread（filename）”是DICOM图像的读入函数[4]，可获取指定文件“filename”的DICOM图像像素数据。该文为了批量转换文件夹下CT序列图像的格式，用循环结构依次读入序列图像文件。这些文件的文件名是由字符串“IM”加上CT扫描层序号构成。下面是相应的程序段代码，se2文件夹下序列图像被依次读入，其中省略部分是指相应的转换、调窗处理和格式转换等。
3.3 图像数据转换和调窗处理
在DICOM图像读取过程中，其原始数据是重建后数据，并不是标准的CT值，必须经过转换生成CT值数据；然后再通过对CT值的調窗处理，将动态范围很大的CT值数据映射到显示器设备的灰度级范围（一般为0～255），从而产生图像的最佳显示效果[5]。
首先读取DICOM文件元信息（0028，1052）的rescale intercept（截距）和（0028，1053）的rescale slope（斜率）参数，通过下面公式计算得到CT值HU：
HU=dicpixel*slope+intercept
其中dicpixel為DICOM图像的原始数据，slope为转换斜率，intercept为转换截距。接着进行调窗处理。该文进行的是线性调窗处理，该方法实现简单，效果满足要求，其数学表达式如下：
其中dcm是调窗处理后图像像素数据矩阵，截距、斜率、窗宽、窗位参数信息由“dicominfo（filename）”函数获得（见3.1节），具体取值分别是-1024，1，400，40。
3.4 图像格式的转换和保存
为了将图像调窗处理后的图像数据，保存成Windows操作系统中所支持的通用图像格式如JPG，BMP和RAW等，并实现图像格式的批量转换；Matlab实现起来十分非常方便，只需要简单的几条语句就可完成，具体如下，将下面的格式转换和保存语句分别放到3.2节程序段省略部分的最后位置即可。
（1） JPG格式的转换和保存。
4 结果和讨论
利用该文介绍的方法，将GE 公司8排螺旋CT机上采集的口腔颌面部CT序列图像，进行了图像格式的批量转换，下面给出了该序列中连续10帧DICOM图像的JPG格式转换后效果（如图3所示）。
从CT机上直接获得的DICOM序列图像文件，一般无法在Windows系统的图像处理平台上直接操作和处理，因此，有必要将它们转换成通用的图像格式文件。当前，某些图像软件，如Photoshop CS3虽然可以实现单幅DICOM图像的格式转换，但转换步骤复杂；当完成DICOM序列图像的转换时，工作量相当大；为此该文提出了基于Matlab的DICOM序列图像多格式批量自动转换方法。该方法具有转换效率高，实现方法简单，转换后显示结果好的特点，在临床医学研究中有一定的应用和推广价值。
参考文献
[1]Digital Imaging and Communicotions in Medicine[EB/OL].http：//dicom.nema.org/DICOM/about-DICOM.html.
[2]王鸣鹏.医学影像技术学（CT检查技术卷）[M].北京：人民卫生出版社，2012.
[3]魏军，刘荣鑫，宋国兴，等.DICOM图像文件解析及程序设计[J].济南大学学报：自然科学版，2007，21（3）：215-218.
[4]高向军，田联房，王立非，等.利用Matlab实现医学图像处理与分析[J].计算机应用研究，2008，25（6）：1747-1749.
[5]王光飞，刘杰，刘文.DICOM医学图像的调窗技术及DIB显示[J].医疗装备，2005，18（8）：1-5.
