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DICOM 标准详解：文件解析、Java/Python 库与 AI 应用
DICOM 是医学影像存储传输国际标准，包含图像数据与元数据。内容涵盖 DICOM 标准结构、数据字典及文件格式解析方法。介绍 Java 端 dcm4che 与 DCMTK 库的使用示例，以及 Python 端 PyDicom 的读取与处理流程。探讨医疗 AI 领域框架 MONAI 和微软开源模型 MedImageInsight 的应用场景，包括分类预测与嵌入向量生成接口调用，为医学影像数字化处理提供技术参考。
萤火微光4 浏览 概述
Digital Imaging and Communications in Medicine，医学数字成像和通信，简称 DICOM，一种用于存储和传输如 X 光、CT、MRI、超声等医学影像数据的国际标准。
主要特点是标准化，确保不同医疗设备和系统间可以相互兼容、共享和解读医学影像。关键特征：
- 内容丰富：包含图像数据和丰富的元数据。
- 广泛应用：放射科、心血管科、眼科、牙科等领域。
- 标准制定：由美国国家电气制造商协会（NEMA）开发。
标准
自从 1985 年首次发布以来，标准已经历多次修订和扩展，以适应不断发展的医学影像技术和需求。
[图片]
当前最新版本为 2026a。
数据字典
DICOM 数据字典，定义 DICOM 文件中使用的上千个数据元素及其属性，分成四类：
- DICOM Data Elements
- DICOM File Meta Elements
- DICOM Directory Structuring Elements
- DICOM Dynamic RTP Payload Elements
数据字典格式：
- Tag：标签，相当于唯一 ID，由两个十六进制数字组成，分别表示组号和元素号，标准数据元素的组号为偶数，私有数据元素组号为奇数。
- Name：名称，描述该元素的含义。
- Keyword：关键字，通常是名称的简写形式。
- VR：Value Representation，值表示，定义该元素的数据类型，如：UL（Unsigned Long）、CS（Code String）、PN（Person Name）等。
- VM：Value Multiplicity，值多重性，表示该元素可以包含多少个值（如单值、多值等）。
- 说明，Description
部分常见数据元素
| 标签 (Tag) | 名称 | 关键字 | VR | VM | 说明 (Description) |
|---|
| (0010,0010) | Patient's Name | | PN | 1 | 患者姓名 |
| (0010,0020) | Patient ID | | LO | 1 | 患者标识 |
| (0008,0060) | Modality | | CS | 1 | 检查模态（如 CT、MR、US 等） |
| (0028,0010) | Rows | | US | 1 | 图像的行数 |
| (0028,0011) | Columns | | US | 1 | 图像的列数 |
| (0028,0030) | Pixel Spacing | | DS | 2 | 像素间距（行间距和列间距，单位为毫米） |
| (0028,1050) | Window Center | | DS | 1-n | 窗口中心值 |
| (0028,1051) | Window Width | | DS | 1-n | 窗口宽度值 |
| (0028,0008) | Number of Frames |
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文件
普通图像查看器通常打不开它，需要使用专业的 DICOM 查看软件，如 MicroDicom、RadiAnt 或 GIMP 等，来打开、查看和转换成 JPG 等格式。
- 专用软件：如 RadiAnt DICOM Viewer、MicroDicom 或 3DICOM Viewer 免费或付费 DICOM 浏览器。
- 图像处理软件：GIMP(支持多平台) 也能打开部分 DCM 文件。
- 在线工具：一些在线服务也提供 DCM 转 JPG 等功能，但可能受文件大小或数量限制。
转换 DCM 文件：使用上述专用软件，在 File 菜单下找到 Export 或 Save As 选项，将其转换为 JPEG、PNG 等常用格式。
库
简单汇总介绍几个 Java 和 Python 库：
dcm4che
广泛使用的开源 Java 库，GitHub，专为处理 DICOM 文件而设计，提供丰富的 API，支持读取、解析、修改、显示、存储、传输 DICOM 文件。
<dependency>
<groupId>org.dcm4che</groupId>
<artifactId>dcm4che-core</artifactId>
<version>5.34.1</version>
<scope>compile</scope>
</dependency>
private static final Set<String> ALLOWED_FILE_EXT = Sets.newHashSet("dcm", "dicom");
public static String parseDcm(MultipartFile img) {
String suffix = FileUtil.getSuffix(img.getOriginalFilename());
if (ALLOWED_FILE_EXT.contains(suffix)) {
try (DicomInputStream dis = new DicomInputStream(img.getInputStream())) {
Attributes attr = dis.readDataset(-1, -1);
String patientId = attr.getString(Tag.PatientID);
String patientName = attr.getString(Tag.PatientName);
}
}
}
DCMTK
开源的医学影像处理 Java 库，提供丰富的功能，包括解析、读写和处理 DICOM 文件。
Gradle 项目引入依赖：implementation 'org.dcmtk:dcmtk:3.6.5'
import org.dcmtk.dcmdata.DcmFileFormat;
import org.dcmtk.dcmdata.DcmObject;
import org.dcmtk.dcmdata.Tag;
import org.dcmtk.dcmdata.TagPath;
import org.dcmtk.dcmdata.VR;
public class DicomParser {
public static void main(String[] args) {
String filePath = "/path/to/dicom/file.dcm";
DcmFileFormat dcmFileFormat = new DcmFileFormat();
if (dcmFileFormat.loadFile(filePath).good()) {
DcmObject dcmObject = dcmFileFormat.getDataset();
String patientName = dcmObject.getString(Tag.PatientName);
String patientID = dcmObject.getString(Tag.PatientID);
int width = dcmObject.getInt(Tag.Columns, 0);
int height = dcmObject.getInt(Tag.Rows, 0);
VR pixelDataType = dcmObject.getVR(Tag.PixelData);
} else {
log.error("Failed to load DICOM file:{}.", filePath);
}
}
}
PyDicom
用于处理 DICOM 文件的开源 GitHub，Python 库。允许用户读取、修改和创建 DICOM 文件，支持大部分 DICOM 标准的数据元素和功能。
PyDicom 使用内置的数据字典来解释 DICOM 文件中的数据元素，包含 DICOM 标准中定义的（除 Dynamic RTP Payload Elements 外）所有数据元素及其属性，可在 _dicom_dict.py 文件中对照标准查看。
安装：pip install pydicom matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import pydicom
file_name = '/P202601010001_肝穿刺_HE 染色_20250923_001.dcm'
ds = pydicom.dcmread(file_name)
print(f"{len(ds.file_meta.keys())} + {len(ds.keys())} Tags：")
for key in ds.file_meta.keys():
print(f"{key}: {ds.file_meta.get(key)}")
for key in ds.keys():
print(f"{key}: {ds.get(key)}")
print('\n---\n')
print(f"SOP 类..........: {ds.SOPClassUID} ({ds.SOPClassUID.name})")
print(f"患者姓名........: {ds.PatientName.family_comma_given()}")
print(f"检查模态........: {ds.Modality}")
print(f"图像尺寸........: {ds.get(0x00280010).value} x {ds[0x0028,0x0011].value}")
print(f"像素数组维度.....: {ds.pixel_array.ndim}")
print(f"像素数组形状.....: {ds.pixel_array.shape}")
print(f"图像帧数........: {ds.NumberOfFrames}")
print(f"协议名称........: {ds.get('ProtocolName','(缺失)')}")
print(f"检查部位........: {ds.get('BodyPartExamined','(缺失)')}")
print(f"切片位置........: {ds.get('SliceLocation','(缺失)')}")
if ds.pixel_array.ndim == 2:
plt.imsave('./test.jpg', ds.pixel_array, cmap='gray')
else:
for i in range(ds.pixel_array.shape[0]):
png_file = f'./test/test_{i:03d}.jpg'
plt.imsave(png_file, ds.pixel_array[i,:,:], cmap='gray')
AI
MONAI
官网，专门为医疗影像 AI 开发的开源 GitHub，7.9K Star，1.4K Fork 框架，基于 PyTorch，集成各种医学图像预处理、分割、分类工具。医生和开发者用它能快速开发肿瘤检测、器官分割等模型，不用再从零处理 DICOM 这类特殊格式。
- 医疗专用：支持 DICOM 格式、3D 影像处理（CT/MRI 常用），贴合医疗场景；
- 模型丰富：内置肿瘤分割、病灶检测等预训练模型，开箱即用；
- 合规友好：遵循医疗数据隐私规范，适合医院、科研机构使用。
应用场景：医学影像辅助诊断（如 CT 肺结节检测）、病灶分割、医疗图像分析研究。
项目对比：和普通 CV 框架（如 PyTorch、Lightning）比，MONAI 胜在医疗专用工具多，不用自己写医学图像预处理代码。
MedImageInsight
论文，微软团队提出用于医学图像的开源嵌入模型 MedImageInsight，采用类似 CLIP 的双塔架构：图像编码器 + 文本编码器。
在未经微调的情况下，即可在分类、图像检索、报告生成等多种医学图像任务中表现出色。
组织在 HF 开源模型权重，GitHub 在 HF 基础上通过 GitHub Actions 构建 Docker 镜像：
- CPU 版本：
alphahinex/medimageinsights:cpu
- GPU 版本：
alphahinex/medimageinsights:gpu
一行命令启动：
docker run --privileged --name mi2 -p 8000:8000 alphahinex/medimageinsights:cpu
浏览器打开 http://localhost:8000/docs 即可看到 FastAPI 自动生成的接口文档：
img1=$(base64 -i ultrasound.jpg | tr -d '\n')
img2=$(base64 -i computed-tomography.jpg | tr -d '\n')
img3=$(base64 -i x-ray.jpg | tr -d '\n')
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
-d "{\"images\": [\"$img1\",\"$img2\",\"$img3\"], \"labels\":[\"X-Ray\",\"Magnetic Resonance Imaging\",\"Computed Tomography\",\"Ultrasound\",\"Dermoscopy\",\"Clinical Photography\",\"Optical Coherence Tomography\"]}" http://localhost:8000/predict
- 训练数据均为英文标签，推理时也使用英文标签效果更好；
- 输入的图像不能包含 alpha 通道，否则会报错：
The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 0
/encode 接口用于生成（1024 维）嵌入向量，适用于文本和图片：
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
-d "{\"images\": [\"$img1\"], \"texts\":[\"Ultrasound\"]}" http://localhost:8000/encode
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
-d "{\"texts\":[\"Ultrasound\"]}" http://localhost:8000/encode
参考
