窗位的演算法

1. ct做完出片，有辦法看得到劑量嗎

不算劑量，那一點劑量對你的影響很小。FOV是掃描范圍，就是那個圈的大小。Kernel說的是卷積核的演算法。W/L是窗寬窗位，90/40表示顯示的CT值范圍為-5～85HU。kV是X線管電壓，表示X線硬度mA是管電流，mAs確實是管電流x曝光時間得到的，據此可算X線量，一層的曝光時間是1s。Thinkness是層厚，5mm。Pitch是螺距，其值為球館旋轉一周床移動的距離/X線束寬度。Tilt是機架旋轉角度，0說明沒有打角度。至於你所說的414.06之類的以.06結尾的數字，是圖像所在平面相對CT掃描床的位置。腦出血激活凝血系統後，血凝塊形成，紅細胞壓積明顯增加，CT上顯示為高密度影，而腹腔出血往往為低密度的不凝血，原因為：呼吸運動、腸蠕動、腹膜的去纖維作用、創傷消耗凝血酶原等。一般不凝固的血液CT值約45HU，加上窗寬窗位和病變與鄰近臟器密度對比的關系，腹腔出血往往顯示為低密度。至於肝臟出血 如果凝固也是高密度 如果經過一段時間的吸收 可為等或低密度，如果是新鮮活動性出血可為等或低密度，這時候增強掃描可以見到對比劑逸出也是高密度。做ct掃描確實比普通平片大，但是那點劑量是沒有關系的。放心好了，ct都劑量大的四肢痛持續一個星期的話，上面還有pet ct和放療劑量比ct要大得多做一次檢查豈不是核臨界了？況且，中國從事放射工作人員也沒誰因為輻射過量而有事的，放寬心。

2. 窗位的原理

CT圖像是由一定數目從黑到白不同灰度的像素按矩陣排列所構成。這些像素反映的是相應的體素的X線吸收系數。所以CT圖像以不同的灰度來表示,來反映器官和組織對X線的吸收程度。因此,與X線圖像所示的黑白影像一樣,黑影表示低吸收區,即低密度區,如肺部;白影表示高吸收區,即高密度區,如骨骼。水的吸收系數為1.0,CT值定為0HU,人體中密度最高的骨皮質吸收系數最高,CT值定為+1000HU,而空氣密度最低,定為－1000HU。人體中密度不同的各種組織的CT值則居於－1000HU～+1000HU的2000個之間。對應到256種不同程度的灰階值,而人的眼睛不能分辨出如此微小的灰度差別，一般只能分辨出16個灰度。為此CT機在設計上將密度最高的白色到密度最低的黑色分為16個灰階。人體組織的2000個CT值若用16個灰階來反映，則人眼所能分辨的CT值只有125HU的范圍，即兩種組織的CT值只有相差在125HU以上時肉眼才能分辨出來，若相差不足125HU則無法分辨清楚。如果我們想要分辨體內某一組織之間的細微差別,則以該組織的平均CT值為中心,再選擇合適的窗寬進行觀察。例如我們為了要在腹內找出肝腫瘤的細微變化，就要用肝窗位，假設70HU是肝臟的平均CT值(稱為肝窗位)，我們就可以在更窄的窗寬內重新定義范圍，窗位(Window)定為70HU，窗寬為85HU，如此一來,范圍就是-15HU到+155HU，低於-15HU的就顯示為全黑，高於+155HU的指就顯示為全白,這個平均CT值即作為肝的窗位。
由於骨和軟組織的CT值相差很大,一般對同一層圖像需用較低的窗位和較窄的窗寬(如L60,W300)來觀察軟組織,並用較高的窗位和較寬的窗寬(如L400,W1500)來觀察骨組織。
針對於CT系統的圖片而言，一般來講CTscaning之後DICOM圖片的黑白灰度級相對固定了，但具體去顯示的時候，可根據窗位（Window Level）和窗寬（Window Width）的調節影響顯示效果。
在固定窗寬下，窗位的變化也會影響圖像CT值的變化范圍，類似於坐標原點，表示CT值浮動的中心值。通常欲觀察某組織的結構或者病變時，應以它的平均CT值作為其窗位。

3. 請教DICOM中窗寬窗位調整的快速演算法

dicom中有標准公式

4. CT後處理功能有哪些

其中主要包括圖像處理技術和圖像測量及汁算技術。測量和計算內容主要包括：CT值、長度、距離、周長、面積、體積(容積)等數據。
改變窗寬窗位也可以呈現不同變化。
1 窗口技術
窗寬窗位的調整是數字圖像後處理工作中的一項常規內容，又是圖像顯示技術中最重要的功能。正確選擇和運用窗口技術是獲得優質圖像和提高診斷率的重要手段。
2 圖像放大、減影和濾過
在圖像顯示中，為觀察微小病變和細微的解剖結構，可採用放大技術。圖像放大有2種形式：一是放大掃描，即縮小掃描野；二是電子放大。後處理中的圖像放大不同於掃描時放大，它是一種電子增強的放大，隨著放大倍數的增加，圖像的清晰度也隨之下降。另外，放大的圖像還需適當調節窗寬窗位，以利於更好地觀察圖像。對感興趣區進行局部圖像放大，常用方法有2種：一是使用游標(+)移到要放大圖像的中心，輸入放大倍數，即可得到相應倍數的放大圖像；二是直接用方框放大，方框越小，圖像放大越大。
減影一般需在2幅圖像間進行，通常選擇一幅圖像作為減影像，另一幅作為被減影像，將2幅圖像相減，即得到有減影效果的圖像。濾過處理可單幅處理，根據濾過的效果不同有平滑、平均、邊緣增強和陰影顯示等。濾過的方法是計算機採用不同的圖像演算法對圖像重新進行處理，以達到某種效果。上述3種方法中臨床上最常用的是圖像放大，通常是為診斷的需要，用以彌補掃描時的某些不足。
3 多方位和三維重組
多方位和三維重組也被作為圖像的後處理，實際上它們都是在橫斷面掃描的基礎上，經圖像後處理後的不同方式顯示圖像的一種功能。一般根據需要，橫斷面圖像可組成冠狀面、矢狀面、斜面或任意曲面的圖形，這被稱為多方位重組。多方位重組的優點是：首先是能夠觀察到特定的解剖結構，其次是能夠幫助確定病變或骨折等的范圍大小，有助於診斷。而其最大的缺點是由於在橫斷面掃描的基礎中重組，其圖像質量受橫斷面掃描圖像質量的影響。在三維重組方式中，通過橫斷面圖像的重組可獲得逼真的、立體感的顯示。這種組建方式和多位重組一樣，都需在薄層掃描的基礎上，才能獲得比較滿意的圖像，通常掃描層厚越薄，重組的效果越好。
目前，採用螺旋CT掃描進行多方位重組有很多優點：
(1)螺旋CT在短時間內的容積掃描，由於時間短被掃部位不易移動和容積數據的採集完整；
(2)螺旋CT可採用較厚的掃描層厚，而重建時可採用最薄的重建間隔，任意多次地回顧性重建，但病人的輻射量不增加。

5. 觀察腦組織時，一般取窗寬120HU，窗位為35HU，試估計腦組織的CT值范圍求CT值公式

窗位+（窗寬/2）=35+（120/2)=95
窗位-（窗寬/2）=35-（120/2)=-25
所以CT值范圍在-25~95

6. CT的窗寬，窗位到底是什麼意思

窗寬與窗位
CT能識別人體內2000個不同灰階的密度差別。而人的眼睛卻只能分辨16
個灰階度。因此，人眼在CT圖像上能分辨的CT值應為125
Hu
(
2000
/
16
）。換句話說，人體內不同組織CT
值只有相差125Hu
以上，才能為人眼所識別。人體軟組織CT值多變化在20
-
50
Hu之間，人眼就無法識別。為此，必須進行分段觀察，才能使CT
的優點反映出來。觀察的CT
值范圍，人們稱之為窗寬
；觀察的中心CT值即為窗位或窗中心。
（一）窗寬指CT圖像所顯示的CT
值范圍。在此CT值范圍內的組織結構按其密度高低從白到黑分為16
個灰階以供觀察對比。例如，窗寬選定為100
Hu
，則人眼可分辨的CT值為100
/
16
=6
.
25
Hu
，即2
種組織CT值相差在6
.
25Hu以上者即可為人眼所識別。因此，窗寬的寬窄直接影響圖像的清晰度與對比度。如果使用窄的窗寬，則顯示的CT
值范圍小，每一灰階代表的CT
值幅度小，對比度強，適於觀察密度接近的組織結構（如腦組織）。反之，如果使用寬的窗寬，則顯示的CT值范圍大，每一灰階代表的CT
值幅度大，則圖像對比度差，但密度均勻，適於觀察密度差別大的結構（如骨與軟組織）。
（二）窗位（窗中心）指窗寬范圍內均值或中心值。比如一幅CT圖像，窗寬為100Hu，窗位選在0Hu；則以窗位為中心（0Hu），向上包括+50Hu，向下包括-50Hu，凡是在這個100Hu
范圍內的組織均可顯示出來並為人眼所識別。凡是大於+50Hu
的組織均為白色；凡是小子-50Hu
的組織均為黑色，其密度差異無法顯示。人眼只能識別土50Hu
范圍內的CT
值，每一個灰階的CT
值范圍是100
/
16＝6
.
25
Hu
。
原則上說窗位應該等於或接近需要觀察的CT
值；窗寬應能反映該組織或病變的CT
值變化范圍。