隨著科技的進步，醫療檢驗儀器也更為之精密，不經由侵入式檢查而診斷出病因的技術亦日益普遍，例如斷層掃描、磁振造影…等。大多數的醫學檢驗影像仍為灰階影像，然而人眼對灰階影像之辨識度並不高，也增加了在診斷病因上的困難度。
DICOM為現今醫院醫療資訊系統中通用的傳輸規格，本研究藉由應用影像處理之技術，遵循DICOM3.0之傳輸規格讀取來源影像，採用強度切片(Intensity Slicing)之技術強化原檢驗之影像資訊以強化視覺辨識效果，並延續強度切片之技術，配合三種分析值之統計與分析，提供一個醫療人員查詢/檢索(Query/Retrieval)之介面，以提供其更進一步之輔助診斷資訊，此外，對於因造影參數設定不良而造成取像失敗的檔案，本研究擬採用影像轉換技術強化其視覺效果，使其能更為人眼所接受，而對於檢驗時人體位移問題而造成取像失敗，本論文亦提供了良好的解決方案。

With the progress of technology, medical examination equipments have become more and more delicate. It has become more and more common to make diagnosis without having intrusive examination. Various examinations such as CT scan or MRI are available to achieve such purpose. However, most medical examination images are still in gray scale. Yet, human beings are not that sensitive to gray scale images and can’t recognize such images very well. Hence, difficulty on making diagnosis has increased.
DICOM is a transmission protocol that is commonly used in these days’ medical informative systems between hospitals. Our research has applied techniques of image processing to our system, read source images by following the DICOM3.0 transmission protocol. Also, we have adopted skills of intensity slices to enhance the original examination images for better recognition. Based on the skills of intensity slices and three different values of statistic and analysis, we have created an interface for query/retrieval. Which can provide advanced auxiliary diagnostic information. Further more, we have also proposed a fine solution for error image fetching because of incorrect parameters setting or human body movement during the examination.

目錄
第一章、緒論
1.1 研究動機  1
1.2 研究目的  3
1.3 論文組織架構  7
第二章、相關研究
2.1 醫學影像概述  8
2.2 醫學影像造影技術  10
2.2.1 投影式造影技術  10
2.2.2 無線電波造影技術 14
2.3 PACS 系統概述  16
2.4 DICOM 概述  17
2.4.1 醫學影像的特徵  17
2.4.2 DICOM   20
2.4.3 DICOM 與影像分析 21
2.4.4 DICOM Message   21
2.4.5 DICOM File Format  23
2.4.6 DICOM 檔案的讀取 27
2.4.7 DICOM Data Element  27
2.4.8 DICOM 與影像處理相關之重要標籤 29
2.4.9 DICOM 檔案的其他特性 35
第三章、理論基礎
3.1 色彩空間概述  36
3.2 RGB 色彩空間  37
3.3 HSI 色彩空間  41
3.4 CIELab 色彩空間  44
第四章、研究方法
4.1 研究方法概述  47
4.2 強度切片  47
4.2.1 強度切片之原理  48
4.2.2 強度切片處理流程 50
4.3 影像強度分析  52
4.3.1 影像強度分析概述 52
4.3.2 分析值的意義與取得方式 54
4.3.3 分析值的應用  55
4.4 色彩轉換  56
4.4.1 色彩轉換概述  56
4.4.2 Lαβ Color Space   59
4.4.3 色彩轉換演算法  62
4.5 影像定位  64
第五章、實驗與成果展示
5.1 DICOM 檔案瀏覽器 67
5.2 強度切片  71
5.3 數值分析與曲線圖輸出 74
5.4 色彩轉換  81
第六章、結論與未來展望
6.1 結論.  84
6.2 未來展望  84
參考文獻  86

圖目錄
第一章
圖1_1、目前影像醫學所採用之診斷方法 2
圖1_2 本系統之概念圖  6
第二章
圖2_1、 X 光檢驗示意圖  11
圖2_2、X 光示意圖  12
圖2_3、電腦斷層掃描感測器移動方式示意圖 13
圖2_4、包含病患資訊的檢測影像 17
圖2_5、病患檢驗示意圖  18
圖2_6、一般醫療系統下管理醫學影像的方式 19
圖2_7、DICOM Message 範例 21
圖2_8、DICOM 檔案結構圖 23
圖2_9、DICOM 檔頭範例 23
圖2_10、DICOM 檔頭資訊中資料元素的分類 25
圖2_11、PACS 系統上瀏覽DICOM 影像之階層式示意圖  26
圖2_12、DICOM 資料元素所包含的四個欄位示意圖  27
圖2_13、讀取DIOCM 影像時所應注意的標籤 30
圖2_14、Transfer Syntax UID 標籤示意圖 31
圖2_15、當Value Representation屬性為Explicit 的例子 31
圖2_16、當Value Representation屬性為Implicit 的例子 32
圖2_17、DICOM 檔案的結構示意圖 34
圖2_18、不同Window Level與Window Width值對影像的影響示意圖 35
第三章
圖3_1、RGB 混色表  37
圖3_2、RGB 色彩模型  38
圖3_3、RGB 色彩分布示意圖 38
圖3_4、(0,0,0)表示為黑色 39
圖3_5、(255,255,255)表示為白色 39
圖3_6、HSI 的色彩模型  41
圖3_7、RGB Color Space 轉HSI Color Space  42
圖3_8、HSI Color Space 轉RGB Color Space  43
圖3_9、CIELab 色彩模型圖. 44
圖3_10、CIELab 色彩模型圖分佈圖 45
圖3_11、RGB 轉CIEXYZ  46
圖3_12、CIEXYZ 轉CIELab  46
圖3_13、函數f 之定義  46
第四章
圖4_1、Slicing Plane 示意圖 48
圖4_2、經Slicing Plane 的劃分後的結果 49
圖4_3、強度切片程序流程圖 50
圖4_4、本研究強度切片之實例 51
圖4_5、影像強度以數值化的呈現 53
圖4_6、依照分析值所繪成的折線圖 55
圖4_7、色彩轉換示意圖  57
圖4_8、色彩轉換流程圖  58
圖4_9、RGB 轉Lαβ公式一：RGB 轉換至LMS 59
圖4_10、RGB 轉Lαβ公式二：對LMS 取log 值  59
圖4_11、RGB 轉Lαβ公式三：LMS 轉換至Lαβ 60
圖4_12、Lαβ轉RGB 公式一：Lαβ轉換至LMS  60
圖4_13、Lαβ轉RGB 公式二：對LMS 取10 次方指數 60
圖4_14、Lαβ轉RGB 公式三：LMS 轉換至RGB 61
圖4_15、影像定位之實驗  65
圖4_16、延伸至九個分析點示意圖 65
圖4_17、對兩相鄰影像進行差量分析與物件化 66
第五章
圖5_1、DICOM 檔案瀏覽器 67
圖5_2、DICOM 檔案瀏覽器功能列 68
圖5_3、DICOM 檔頭資訊 69
圖5_4、Window Level=40，Window Width=160 70
圖5_5、Window Level=60，Window Width=90 70
圖5_6、膝蓋的MRI 影像  71
圖5_7、依強度劃分為16 個區域 72
圖5_8 進行Intensity Slicing 後的影像 73
圖5_9、選擇讀取DICOM 檔案並讀入之ㄧ 74
圖5_10、選擇讀取DICOM 檔案並讀入之二 74
圖5_11、數值分析參數設定介面 75
圖5_12、強度切片參數設定 76
圖5_13、可同時瀏覽四組不同時間點之強度切片影像 77
圖5_14、強度切片後與分析數值之對應 78
圖5_15、分析區域之能量變化 79
圖5_16、使用者選擇之分析曲線及其相對位置圖 79
圖5_17、由分析區域選取欲觀察之分析曲線 80
圖5_18、色彩轉換(Color Transfer)之實做介面 81
圖5_19、局部區域色彩轉換 82
圖5_20、來源影像  83
圖5_21、參考影像  83
圖5_22、色彩轉換後影像  83

[1].	Wei Wang; Aidong Zhang; Yuqing Song, "Identification of objects from image regions",Multimedia and Expo, 2003. ICME '03. Proceedings. 2003 International Conference,Volume 1,6-9 July 2003 pp253-256

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[3].	X. Wang, D. Feng and H. Hong, "Novel Elastic Registration for 2-D Medical and Gel Protein Images", Asia-Pacific Bioinformatics Conference 2003 (APBC2003), Adelaide, Australia, 4-7 Feb 2003, pp223-226.

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[6]. Chung-Ming Wang, Yao-Hsien Huang, " A Novel Color Transfer Algorithm for Image Sequences", Journal of Information Science and Engineering, Volume 20, 2004,p. 1039 – 1056


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[8] Tomihisa Welsh ,Michael Ashikhmin, Klaus Mueller, “Transferring Color to Greyscale Images,” siggraph 2002.  

[9] Pan,Z., Dong,Z., Zhang,M. “A New Algorithm for Adding Color to Video or Animation Clips,” Journal of WSCG,Vol.12, No. 1-3,February 3, 2004.

[10] Rafael C.Gonzalez,Richrad E. Woods,"Digital Image Processing 2nd Edition",pp303-305,2002