CN105095910B - 一种dicom图像的分类方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种DICOM图像的分类方法，以至少解决现有技术在医学图像三维重建时无法快速查找到所需的图像数据的问题。方法包括：获取一组DICOM图像文件；根据病人标识将一组DICOM图像文件进行分类，获得m个第一集合；对于m个第一集合中的每个第一集合，根据系列号将每个第一集合中的DICOM图像文件进行分类，分别获得ls个第二集合；对于ls个第二集合中的每个第二集合，根据图像位置信息，确定每个第二集合中DICOM图像文件对应的切面类型和切片厚度；根据切片厚度和切面类型对ls个第二集合分层级分类，获得f个第三集合；对于f个第三集合中的每个第三集合，根据采集时间，确定每个第三集合中的每个第二集合对应的分期类型。本发明适用于图像三维重建领域。

Description

一种DICOM图像的分类方法
技术领域
本发明涉及图像三维重建领域，尤其涉及一种医学数字成像和通信(DigitalImaging and Communications in Medicine，简称：DICOM)图像的分类方法。
背景技术
医学图像三维重建是将一组二维DICOM图像序列转换为三维图像的技术。
三维重建软件一般要求一组DICOM图像为同一病人、同一厚度、同一切面、同一分期并且按轴位方向顺序排列。比如，如图1所示，在医学图像三维重建时，可能需要病人1，切片厚度为0.6，轴状面，且是动脉期的一组DICOM图像，该组DICOM图像按轴位方向顺序排列。然而，由于目前DICOM标准中没有统一的分类标准，从计算机X线断层扫描(ComputedTomography，简称：CT)设备和医学影像信息系统(Picture Archiving and CommunicationSystems，简称：PACS)获得的DICOM图像可能杂乱无序，若要找到这一组符合要求的DICOM图像可能需要在海量的数据中进行遍历，费时费力，不利于数据的取用，管理也比较混乱。虽然，同一病人，同一厚度，同一切面，同一分期的DICOM图像具有相同的系列号，可以根据系列号比较遍历寻找，但是并不能根据系列号得知其切片厚度和切面类型等特性。
因此，寻求一种DICOM图像的分类方法，使得能够在医学图像三维重建时快速查找到所需的图像数据，是目前亟需解决的技术问题。
发明内容
本发明的实施例提供一种DICOM图像的分类方法，以至少解决现有技术在医学图像三维重建时无法快速查找到所需的图像数据的问题。
为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：
第一方面，提供一种医学数字成像和通信DICOM图像的分类方法，所述方法包括：
获取一组DICOM图像文件，其中，所述一组DICOM图像文件中的每个DICOM图像文件中包含该DICOM图像文件对应的病人标识、图像位置信息、采集时间和系列号；
根据所述病人标识将所述一组DICOM图像文件进行分类，获得m个第一集合，m为正整数；
对于所述m个第一集合中的每个第一集合，根据所述系列号将所述每个第一集合中的DICOM图像文件进行分类，分别获得ls个第二集合，ls表示对所述m个第一集合中的第s个集合中的DICOM图像文件进行分类后获得的DICOM图像文件集合数，1≤s≤m；
对于所述ls个第二集合中的每个第二集合，根据所述图像位置信息，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切面类型和切片厚度，所述切面类型包括轴状面、冠状面或矢状面；
根据所述切片厚度和所述切面类型对所述ls个第二集合分层级分类，获得f个第三集合，f为正整数；
对于所述f个第三集合中的每个第三集合，根据所述采集时间，确定所述每个第三集合中的每个第二集合对应的分期类型，所述分期类型包括动脉期、静脉期或平衡期。
基于本发明实施例提供的DICOM图像的分类方法，由于该方案可以根据病人标识、切片厚度、切面类型、分期类型对DICOM图像分层级进行分类，因此能够在医学图像三维重建时快速查找到所需的图像数据。
附图说明
图1为现有技术中医学图像三维重建时DICOM图像分类文件夹层次示意图；
图2为本发明实施例提供的DICOM图像的分类方法流程示意图一；
图3为本发明实施例提供的成像坐标轴；
图4为本发明实施例提供的DICOM图像的分类方法流程示意图二；
图5为本发明实施例提供的DICOM图像的分类装置结构示意图。
具体实施方式
为了下述各实施例的描述清楚简洁，首先给出相关背景的简要介绍如下：
DICOM是医学图像和相关信息的国际标准，它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式。
DICOM图像文件内容由三部分组成，包括：参数信息的文件头(Header)、图点数据(Pixel Data)和信息实体(Information Entity)。
其中，每个DICOM图像文件都必须包括文件头。该文件头的最开始是文件前言，它由128个字节OOH组成，接下来是DICOM前缀，它是一个长度为4字节的字符串“DICM”，可以根据该值来判断一个文件是不是DICOM图像文件。文件头中还包括其它一些有用信息，如文件的传输格式、生成该文件的应用程序等。
图点数据，即图像像素，用于描述图像的每个点的亮度值。
DICOM图像文件由多个信息实体组成，信息实体又细分成模块(Module)。每个模块里面的最小单元叫做一个属性(Attribute)或数据元素(Element)。在DICOM图像文件中，每一个数据元素的位置都存放在固定的位置，因此只要知道该图像文件在内存中存放的首地址，就可以根据存放位置的偏移量找到对应的数据元素。而DICOM图像文件中的标签(TAG)值也正是一个个的数据元素，即，每个TAG值对应一个数据元素。比如一个TAG为病人姓名，那么它的值就是一个实际的病人的名字，比如张三。
通常，DICOM图像文件包含4个内容层次：病人、检查、系列和图像。尽管这4层次的内容在很多DICOM图像文件里有一部分是相同的，但它们在每个DICOM图像文件里都有，比如同一个病人的两张CT图像，至少病人信息是相同的。
病人去医院做检查，CT设备将扫描结果保存为符合DICOM标准格式的图片，并通过网络上传到PACS系统的服务器，医生通过影像终端访问PACS系统的服务器进行阅片。DICOM标准规定了单幅DICOM图像文件的组成格式，CT设备和PACS系统都要遵循这一标准设计。但DICOM标准没有规定一组DICOM图像文件(与前面的单幅图像相比，或者说多幅图像)的命名和排列格式，因此各厂家可自定义一组DICOM图像文件的命名和排列格式。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为了便于清楚描述本发明实施例的技术方案，在本发明的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分，本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定。
实施例一、
本发明实施例提供一种DICOM图像的分类方法，如图2所示，包括：
S201、获取一组DICOM图像文件，其中，所述一组DICOM图像文件中的每个DICOM图像文件中包含该DICOM图像文件对应的病人标识、图像位置信息、采集时间和系列号。
S202、根据所述病人标识将所述一组DICOM图像文件进行分类，获得m个第一集合，m为正整数。
S203、对于所述m个第一集合中的每个第一集合，根据所述系列号将所述每个第一集合中的DICOM图像文件进行分类，分别获得ls个第二集合。
其中，ls表示对所述m个第一集合中的第s个集合中的DICOM图像文件进行分类后获得的DICOM图像文件集合数，1≤s≤m。
S204、对于所述ls个第二集合中的每个第二集合，根据所述图像位置信息，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切面类型和切片厚度，切面类型包括轴状面、冠状面或矢状面。
S205、根据所述切片厚度和所述切面类型对所述ls个第二集合分层级分类，获得f个第三集合，f为正整数。
S206、对于所述f个第三集合中的每个第三集合，根据所述采集时间，确定所述每个第三集合中的每个第二集合对应的分期类型，所述分期类型包括动脉期、静脉期或平衡期。
具体的，本发明实施例步骤S201中：
病人标识通常是进行CT扫描之前，由人工向设备输入的信息；图像位置信息、采集时间和系列号通常是设备自动生成的信息。
其中，病人标识具体可以为病人姓名、或病人编号等信息；图像位置信息具体可以为图像位置坐标或图像方位等信息，本发明实施例对此不作具体限定。
图像位置坐标表示图像左上角的第一个像素的空间坐标(x，y，z)，也就是DICOM图像文件传输的第一个像素的坐标。
图像方位由六个数据组成，前三个数字分别代表行向量(行递增方向)和x、y、z轴夹角的余弦值，后三个数字分别代表列向量(列递增方向)和x、y、z轴夹角的余弦值。由于CT图像是垂直于某一轴扫描图像，因此图像方位的六个数据都为0或1。
具体的，本发明实施例步骤S202中：
将包含同一个病人标识的DICOM图像文件归为同一个第一集合。此步骤中，有m个不同的病人标识，因此得到了m个第一集合。
具体的，本发明实施例步骤S203中：
由于同一病人，同一厚度，同一切面，同一分期的DICOM图像具有相同的系列号，因此在进行DICOM图像分类时，在根据病人标识将一组DICOM图像文件进行分类之后，可以首先根据系列号进行分类，即将包含同一系列号的DICOM图像文件归为同一个第二集合，这样可以得到同一病人，同一厚度，同一切面，同一分期的一组DICOM图像。此步骤中，对于m个第一集合中的第s个集合，有ls个不同的系列号，因此得到ls个第二集合。
具体的，本发明实施例步骤S204中：
通俗来讲，矢状面就是人体处于躺位时，沿着人体两侧从左到右方向(当然也可以是从右到左)，将人体一层层切开的面，也即矢状面是与X轴垂直的多个面，矢状面的轴位方向为X轴方向。冠状面就是人体处于躺位时，从上表面到下表面将人体沿着水平一层层切开的面，也即冠状面是与Y轴垂直的多个面，冠状面的轴位方向为Y轴方向。轴状面(也可称之为横截面)就是人体躺位时，沿着从头到脚这样的方向(当然也可以是从脚到头)，垂直的将人体一层层切开的面，也即轴状面是与Z轴垂直的多个面，轴状面的轴位方向为Z轴方向。
其中，如图3所示，DICOM坐标系是根据病人的方向来确定的，X轴正向指向病人的左侧，Y轴正向指向病人的背部，Z轴正向指向病人的头部。轴位方向，具体是指沿着某一坐标轴扫描病人时，坐标轴所指的方向。比如，沿着Z轴方向扫描病人，则轴位方向为Z轴方向。
需要说明的是，在进行CT扫描时，生成的切片图像垂直于轴位方向，沿着轴位方向有先后顺序，即按照轴位方向顺序生成，但由于文件命名方式不同，读入内存中的顺序为Windows按文件名称默认排序(这是由于WINDOWS系统在内存中的排序方式是将文件名按照字符串进行排序，即使机器按照扫描先后顺序对文件进行数值编号，但是进行字符串排序时是不注意数值大小的)，不一定按照轴位方向排列，因此最终获取的DICOM图像文件不一定时按轴位方向排序的。
其中，一种可能的实现方式中，所述图像位置信息包括图像位置坐标。
所述根据所述图像位置信息，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切面类型，具体可以包括：
将所述每个第二集合中DICOM图像文件的图像位置坐标分解为X轴、Y轴和Z轴数据。
根据所述X轴、Y轴和Z轴数据，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件的轴位方向。
若所述轴位方向为Z轴方向，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切面类型为轴状面。
若所述轴位方向为Y轴方向，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切面类型为冠状面。
若所述轴位方向为X轴方向，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切面类型为矢状面。
另外，切片厚度是指按照CT扫描的顺序排列的相邻两张CT图像的坐标间隔，一般为0.6mm、1.0mm、5.0mm。在所述图像位置信息包括图像位置坐标时，所述根据所述图像位置信息，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切片厚度，具体可以包括：
将所述每个第二集合中的DICOM图像文件按照CT扫描的顺序排序，获得排序后的第二集合。
根据所述图像位置坐标，将所述排序后的第二集合中相邻两个DICOM图像的图像位置的距离确定为所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切片厚度。
需要说明的是，由于第二集合中是具有同一切片厚度的一组DICOM图像文件，因此这里只需获取任意相邻两个DICOM图像的图像位置的距离，就可得知第二集合中DICOM图像文件对应的切片厚度。
进一步的，一种可能的实现方式中，所述将所述每个第二集合中的DICOM图像文件按照CT扫描的顺序排序，具体可以包括：
将所述每个第二集合中每个DICOM图像文件的图像位置分解为X轴、Y轴和Z轴数据。
根据所述X轴、Y轴和Z轴数据，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件的轴位方向。
根据所述每个第二集合中每个DICOM图像文件在所述轴位方向上轴数据的大小，将所述每个第二集合中的DICOM图像文件按照CT扫描的顺序排序。
可选的，一种可能的实现方式中，所述将所述每个第二集合中的DICOM图像文件按照CT扫描的顺序排序，具体可以包括：
根据所述采集时间，将所述每个第二集合中的DICOM图像文件按照CT扫描的顺序排序。
可选的，一种可能的实现方式中，所述一组DICOM图像文件中的每个DICOM图像文件中还包含实例号，所述实例号用于表征所述每个DICOM图像文件的扫描顺序。
所述将所述每个第二集合中的DICOM图像文件按照CT扫描的顺序排序，具体可以包括：
根据所述实例号，将所述每个第二集合中的DICOM图像文件按照CT扫描的顺序排序。
具体的，上述实施例中，由于第二集合中DICOM图像文件是具有同一切面类型的DICOM图像，因此，所述根据所述X轴、Y轴和Z轴数据，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件的轴位方向，具体可以包括：
若第二集合中至少两个DICOM图像文件的X轴和Y轴数据相同，Z轴数据不同，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件的轴位方向为Z轴方向。
若第二集合中至少两个DICOM图像文件的X轴和Z轴数据相同，Y轴数据不同，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件的轴位方向为Y轴方向。
若第二集合中至少两个DICOM图像文件的Y轴和Z轴数据相同，X轴数据不同，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件的轴位方向为X轴方向。
示例性的，比如有两张CT图像其轴位数据分别是12.3，10.0，5.8，和12.3，10.0，6.3，则可以得出它们是属于轴位方向为Z轴方向，即轴状面的图片，且切片厚度为6.3-5.8＝0.5(单位省略)。
需要说明的是，在进行CT扫描之前，还可以由人工向设备输入切片厚度，在进行DICOM图像分类时，可以根据该切片厚度进行分类，本发明实施例对此不作具体限定。当然，为了保证医学图像三维重建时DICOM图像数据的准确性，人工输入的切片厚度通常仅作为参考切面厚度。
具体的，本发明实施例步骤S205中：
如图4所示，所述根据所述切片厚度和所述切面类型对所述ls个第二集合分层级分类，获得f个第三集合，f为正整数，具体可以包括：
S205a、根据所述切片厚度，将所述ls个第二集合进行分类，获得p个第四集合，p为正整数。
S205b、对于所述p个第四集合中的每个第四集合，根据所述切面类型，将所述每个第四集合中的第二集合进行分类，获得pq个第三集合。
其中，pq表示对所述p个第四集合中的第q个第四集合中的第二集合进行分类后获得的DICOM图像文件集合数，1≤q≤p，
即，本发明实施例中，对于所述ls个第二集合，将同一切片厚度的DICOM图像文件归为同一个第四集合。此步骤中，有p个不同的切片厚度，因此得到了p个第四集合。
对于所述p个第四集合中的第q个第四集合中的第二集合，将同一切面类型的DICOM图像文件归为同一个第三集合。此步骤中，有pq个不同的切面类型，因此得到了pq个第三集合。
具体的，本发明实施例步骤S206中：
分期类型一般包括动脉期、静脉期和平衡期，这是医学上的专业术语，是分三个时间段或者三次进行扫描的，侧重点不同，比如在动脉期重点会在动脉的变化上，在静脉期重点会在静脉的变化上。一般顺序是第一次扫描是动脉期，第二次扫描是静脉期，第三期扫描是平衡期。
相应的，所述根据所述采集时间，确定所述每个第三集合中的每个第二集合对应的分期类型，具体可以包括：
将所述每个第三集合中第二集合中的DICOM图像文件对应的采集时间位于第一时间段内的第二集合对应的分期类型确定为动脉期。
将所述每个第三集合中第二集合中的DICOM图像文件对应的采集时间位于第二时间段内的第二集合对应的分期类型确定为静脉期。
将所述每个第三集合中第二集合中的DICOM图像文件对应的采集时间位于第三时间段内的第二集合对应的分期类型确定为平衡期。
其中，所述第一时间段早于所述第二时间段，所述第二时间段早于所述第三时间段。
需要说明的是，本发明实施例中，因为在进行DICOM图像分类时，切面层级的下一个层级(即分期层级)包括动脉期、静脉期与平衡期三个分期，每个分期对应一个第二集合，由上述分期类型的确定方法可知，若想确定出分期类型，每个第三集合中必须包含3个第二集合，进而在每个第三集合中，根据时间段的先后顺序确定分期类型。其中，3f＝ls。
需要说明的是，考虑到在进行CT扫描时，不同分期的CT图像是分阶段进行扫描的，因此，若每个第三集合中的第二集合中的DICOM图像文件是按照CT扫描的顺序排序后的DICOM图像文件，则可以直接比较每个第三集合中的每个第二集合中的第一个DICOM图像文件的采集时间，进而直接确定每个第三集合中的每个第二集合对应的分期类型，本发明实施例对此不作具体限定。
示例性的，假设第三集合(集合1)中包含的3个第二集合(分别为集合2、集合3和集合4)中的DICOM图像文件是按照CT扫描的顺序排序后的DICOM图像文件，集合2中第一个DICOM图像文件对应的采集时间为10：10：00，集合3中第一个DICOM图像文件对应的采集时间为10：01：00，集合4中第一个DICOM图像文件对应的采集时间为10：20：00，因为10：01：00早于10：10：00，10：10：00早于10：20：00，因此可以确定集合3对应的分期类型确定为动脉期；集合2对应的分期类型确定为静脉期；集合4对应的分期类型确定为平衡期。
本发明实施例提供DICOM图像的分类方法，包括：获取一组DICOM图像文件，其中，所述一组DICOM图像文件中的每个DICOM图像文件中包含该DICOM图像文件对应的病人标识、图像位置信息、采集时间和系列号；根据所述病人标识将所述一组DICOM图像文件进行分类，获得m个第一集合，m为正整数；对于所述m个第一集合中的每个第一集合，根据所述系列号将所述每个第一集合中的DICOM图像文件进行分类，分别获得ls个第二集合，ls表示对所述m个第一集合中的第s个集合中的DICOM图像文件进行分类后获得的DICOM图像文件集合数，1≤s≤m；对于所述ls个第二集合中的每个第二集合，根据所述图像位置信息，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切面类型和切片厚度，所述切面类型包括轴状面、冠状面或矢状面；根据所述切片厚度和所述切面类型对所述ls个第二集合分层级分类，获得f个第三集合，f为正整数；对于所述f个第三集合中的每个第三集合，根据所述采集时间，确定所述每个第三集合中的每个第二集合对应的分期类型，所述分期类型包括动脉期、静脉期或平衡期。基于本发明实施例提供的DICOM图像的分类方法，由于该方案可以根据病人标识、切片厚度、切面类型、分期类型对DICOM图像分层级进行分类，因此能够在医学图像三维重建时快速查找到所需的图像数据。
实施例二、
本发明实施例提供一种DICOM图像的分类装置50，如图5所示，所述分类装置50包括：获取单元501、分类单元502以及确定单元503。
所述获取单元501，用于获取一组DICOM图像文件，其中，所述一组DICOM图像文件中的每个DICOM图像文件中包含该DICOM图像文件对应的病人标识、图像位置信息、采集时间和系列号。
所述分类单元502，用于根据所述病人标识将所述一组DICOM图像文件进行分类，获得m个第一集合，m为正整数。
所述分类单元502，还用于对于所述m个第一集合中的每个第一集合，根据所述系列号将所述每个第一集合中的DICOM图像文件进行分类，分别获得ls个第二集合，ls表示对所述m个第一集合中的第s个集合中的DICOM图像文件进行分类后获得的DICOM图像文件集合数，1≤s≤m。
所述确定单元503，用于对于所述ls个第二集合中的每个第二集合，根据所述图像位置信息，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切面类型和切片厚度，所述切面类型包括轴状面、冠状面或矢状面。
所述分类单元502，还用于根据所述切片厚度和所述切面类型对所述ls个第二集合分层级分类，获得f个第三集合，f为正整数。
所述确定单元503，还用于对于所述f个第三集合中的每个第三集合，根据所述采集时间，确定所述每个第三集合中的每个第二集合对应的分期类型，所述分期类型包括动脉期、静脉期或平衡期。
进一步的，所述分类单元502具体用于：
根据所述切片厚度，将所述ls个第二集合进行分类，获得p个第四集合，p为正整数。
对于所述p个第四集合中的每个第四集合，根据所述切面类型，将所述每个第四集合中的第二集合进行分类，获得pq个第三集合，pq表示对所述p个第四集合中的第q个第四集合中的第二集合进行分类后获得的DICOM图像文件集合数，1≤q≤p，
进一步的，所述确定单元503具体用于：
将所述每个第三集合中第二集合中的DICOM图像文件对应的采集时间位于第一时间段内的第二集合对应的分期类型确定为动脉期。
将所述每个第三集合中第二集合中的DICOM图像文件对应的采集时间位于第二时间段内的第二集合对应的分期类型确定为静脉期。
将所述每个第三集合中第二集合中的DICOM图像文件对应的采集时间位于第三时间段内的第二集合对应的分期类型确定为平衡期。
其中，所述第一时间段早于所述第二时间段，所述第二时间段早于所述第三时间段。
进一步的，所述图像位置信息包括图像位置坐标。
所述确定单元503具体用于：
将所述每个第二集合中DICOM图像文件的图像位置坐标分解为X轴、Y轴和Z轴数据。
根据所述X轴、Y轴和Z轴数据，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件的轴位方向。
若所述轴位方向为Z轴方向，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切面类型为轴状面。
若所述轴位方向为Y轴方向，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切面类型为冠状面。
若所述轴位方向为X轴方向，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切面类型为矢状面。
可选的，所述图像位置信息包括图像方位。
所述确定单元503具体用于：
若所述图像方位中的行向量和列向量对Z轴的余弦值均为0，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切面类型为轴状面。
若所述图像方位中的行向量和列向量对Y轴的余弦值均为0，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切面类型为冠状面。
若所述图像方位中的行向量和列向量对X轴的余弦值均为0，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切面类型为矢状面。
进一步的，所述图像位置信息包括图像位置坐标。
所述确定单元503具体用于：
将所述每个第二集合中的DICOM图像文件按照计算机X线断层扫描CT扫描的顺序排序，获得排序后的第二集合。
根据所述图像位置坐标，将所述排序后的第二集合中相邻两个DICOM图像的图像位置的距离确定为所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切片厚度。
进一步的，所述确定单元503具体用于：
将所述每个第二集合中每个DICOM图像文件的图像位置坐标分解为X轴、Y轴和Z轴数据。
根据所述X轴、Y轴和Z轴数据，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件的轴位方向。
根据所述每个第二集合中每个DICOM图像文件在所述轴位方向上轴数据的大小，将所述每个第二集合中的DICOM图像文件按照CT扫描的顺序排序。
可选的，所述确定单元503具体用于：
根据所述采集时间，将所述每个第二集合中的DICOM图像文件按照CT扫描的顺序排序。
可选的，所述一组DICOM图像文件中的每个DICOM图像文件中还包含实例号，所述实例号用于表征所述每个DICOM图像文件的扫描顺序。
所述确定单元503具体用于：
根据所述实例号，将所述每个第二集合中的DICOM图像文件按照CT扫描的顺序排序。
进一步的，所述确定单元503具体用于：
若所述每个第二集合中至少两个DICOM图像文件的X轴和Y轴数据相同，Z轴数据不同，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件的轴位方向为Z轴方向。
若所述每个第二集合中至少两个DICOM图像文件的X轴和Z轴数据相同，Y轴数据不同，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件的轴位方向为Y轴方向。
若所述每个第二集合中至少两个DICOM图像文件的Y轴和Z轴数据相同，X轴数据不同，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件的轴位方向为X轴方向。
具体的，通过本发明实施例提供的DICOM图像的分类装置50进行DICOM图像分类的方法可参考实施例一的描述，本发明实施例在此不再赘述。
本发明提供一种DICOM图像的分类装置，所述分类装置包括：获取单元、分类单元以及确定单元；所述获取单元，用于获取一组DICOM图像文件，其中，所述一组DICOM图像文件中的每个DICOM图像文件中包含该DICOM图像文件对应的病人标识、图像位置信息、采集时间和系列号；所述分类单元，用于根据所述病人标识将所述一组DICOM图像文件进行分类，获得m个第一集合，m为正整数；所述分类单元，还用于对于所述m个第一集合中的每个第一集合，根据所述系列号将所述每个第一集合中的DICOM图像文件进行分类，分别获得ls个第二集合，ls表示对所述m个第一集合中的第s个集合中的DICOM图像文件进行分类后获得的DICOM图像文件集合数，1≤s≤m；所述确定单元，用于对于所述ls个第二集合中的每个第二集合，根据所述图像位置信息，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切面类型和切片厚度，所述切面类型包括轴状面、冠状面或矢状面；所述分类单元，还用于根据所述切片厚度和所述切面类型对所述ls个第二集合分层级分类，获得f个第三集合，f为正整数；所述确定单元，还用于对于所述f个第三集合中的每个第三集合，根据所述采集时间，确定所述每个第三集合中的每个第二集合对应的分期类型，所述分期类型包括动脉期、静脉期或平衡期。基于本发明实施例提供的DICOM图像的分类装置，由于该分类装置可以根据病人标识、切片厚度、切面类型、分期类型对DICOM图像分层级进行分类，因此能够在医学图像三维重建时快速查找到所需的图像数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种医学数字成像和通信DICOM图像的分类方法，其特征在于，所述方法包括：
获取一组DICOM图像文件，其中，所述一组DICOM图像文件中的每个DICOM图像文件中包含该DICOM图像文件对应的病人标识、图像位置信息、采集时间和系列号；
根据所述病人标识将所述一组DICOM图像文件进行分类，获得m个第一集合，m为正整数；
对于所述m个第一集合中的每个第一集合，根据所述系列号将所述每个第一集合中的DICOM图像文件进行分类，分别获得ls个第二集合，ls表示对所述m个第一集合中的第s个集合中的DICOM图像文件进行分类后获得的DICOM图像文件集合数，1≤s≤m；
对于所述ls个第二集合中的每个第二集合，根据所述图像位置信息，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切面类型和切片厚度，所述切面类型包括轴状面、冠状面或矢状面；
根据所述切片厚度和所述切面类型对所述ls个第二集合分层级分类，获得f个第三集合，f为正整数；
对于所述f个第三集合中的每个第三集合，根据所述采集时间，确定所述每个第三集合中的每个第二集合对应的分期类型，所述分期类型包括动脉期、静脉期或平衡期；
其中，所述根据所述切片厚度和所述切面类型对所述ls个第二集合分层级分类，获得f个第三集合，具体包括：
根据所述切片厚度，将所述ls个第二集合进行分类，获得p个第四集合，p为正整数；
对于所述p个第四集合中的每个第四集合，根据所述切面类型，将所述每个第四集合中的第二集合进行分类，获得pq个第三集合，pq表示对所述p个第四集合中的第q个第四集合中的第二集合进行分类后获得的DICOM图像文件集合数，1≤q≤p，
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述采集时间，确定所述每个第三集合中的每个第二集合对应的分期类型，包括：
将所述每个第三集合中第二集合中的DICOM图像文件对应的采集时间位于第一时间段内的第二集合对应的分期类型确定为动脉期；
将所述每个第三集合中第二集合中的DICOM图像文件对应的采集时间位于第二时间段内的第二集合对应的分期类型确定为静脉期；
将所述每个第三集合中第二集合中的DICOM图像文件对应的采集时间位于第三时间段内的第二集合对应的分期类型确定为平衡期；
其中，所述第一时间段早于所述第二时间段，所述第二时间段早于所述第三时间段。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像位置信息包括图像位置坐标；
所述根据所述图像位置信息，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切面类型，包括：
将所述每个第二集合中DICOM图像文件的图像位置坐标分解为X轴、Y轴和Z轴数据；
根据所述X轴、Y轴和Z轴数据，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件的轴位方向；
若所述轴位方向为Z轴方向，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切面类型为轴状面；
若所述轴位方向为Y轴方向，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切面类型为冠状面；
若所述轴位方向为X轴方向，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切面类型为矢状面。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像位置信息包括图像方位；
所述根据所述图像位置信息，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切面类型，包括：
若所述图像方位中的行向量和列向量对Z轴的余弦值均为0，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切面类型为轴状面；
若所述图像方位中的行向量和列向量对Y轴的余弦值均为0，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切面类型为冠状面；
若所述图像方位中的行向量和列向量对X轴的余弦值均为0，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切面类型为矢状面。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像位置信息包括图像位置坐标；
所述根据所述图像位置信息，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切片厚度，包括：
将所述每个第二集合中的DICOM图像文件按照计算机X线断层扫描CT扫描的顺序排序，获得排序后的第二集合；
根据所述图像位置坐标，将所述排序后的第二集合中相邻两个DICOM图像的图像位置的距离确定为所述每个第二集合中DICOM图像文件对应的切片厚度。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述每个第二集合中的DICOM图像文件按照CT扫描的顺序排序，包括：
将所述每个第二集合中每个DICOM图像文件的图像位置坐标分解为X轴、Y轴和Z轴数据；
根据所述X轴、Y轴和Z轴数据，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件的轴位方向；
根据所述每个第二集合中每个DICOM图像文件在所述轴位方向上轴数据的大小，将所述每个第二集合中的DICOM图像文件按照CT扫描的顺序排序。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述每个第二集合中的DICOM图像文件按照CT扫描的顺序排序，包括：
根据所述采集时间，将所述每个第二集合中的DICOM图像文件按照CT扫描的顺序排序。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述一组DICOM图像文件中的每个DICOM图像文件中还包含实例号，所述实例号用于表征所述每个DICOM图像文件的扫描顺序；
所述将所述每个第二集合中的DICOM图像文件按照CT扫描的顺序排序，包括：
根据所述实例号，将所述每个第二集合中的DICOM图像文件按照CT扫描的顺序排序。
9.根据权利要求3或6所述的方法，其特征在于，所述根据所述X轴、Y轴和Z轴数据，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件的轴位方向，包括：
若所述每个第二集合中至少两个DICOM图像文件的X轴和Y轴数据相同，Z轴数据不同，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件的轴位方向为Z轴方向；
若所述每个第二集合中至少两个DICOM图像文件的X轴和Z轴数据相同，Y轴数据不同，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件的轴位方向为Y轴方向；
若所述每个第二集合中至少两个DICOM图像文件的Y轴和Z轴数据相同，X轴数据不同，确定所述每个第二集合中DICOM图像文件的轴位方向为X轴方向。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN106326416B (zh) * 2016-08-24 2020-03-17 青岛海信医疗设备股份有限公司 Dicom图像显示方法及装置
CN106372672A (zh) * 2016-09-08 2017-02-01 杭州健培科技有限公司 基于单个或多个区域特征组合的医学影像分类方法
CN106708933A (zh) * 2016-11-21 2017-05-24 贵阳朗玛信息技术股份有限公司 一种dicom影像文件存储方法及装置
CN106897395B (zh) * 2017-02-07 2020-01-31 青岛海信医疗设备股份有限公司 一种查询dicom图像的数据信息的方法及装置
CN107689030A (zh) 2017-09-18 2018-02-13 上海联影医疗科技有限公司 一种图像处理的方法及装置
CN108932972A (zh) * 2018-03-20 2018-12-04 青岛海信医疗设备股份有限公司 基于网络架构的医学图像的处理方法及服务器
CN109223034B (zh) * 2018-08-07 2021-10-26 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 超声成像方法及超声成像设备
CN112052896B (zh) * 2020-09-03 2021-11-09 推想医疗科技股份有限公司 图像处理方法及装置，分类模型的训练方法及装置

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101692286B (zh) * 2009-09-15 2013-01-02 上海交通大学 医学图像三视图获取方法

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