DICOM Basics¶

DICOM이란?¶

DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) 은 의료 영상의 국제 표준 포맷이다. 일반 이미지(PNG, JPEG)와 가장 다른 점은 픽셀 데이터와 메타데이터(촬영 장비·환자·파라미터)가 한 파일에 묶여 있다는 점이다. 유방촬영(Mammography)에서 DICOM은 거의 모든 임상 데이터셋의 기본 포맷이다.

파일 구조 한눈에¶

graph LR
  A[DICOM File] --> B[Header / Tags]
  A --> C[Pixel Data]
  B --> B1["(0008,0060) Modality"]
  B --> B2["(0028,0004) PhotometricInterpretation"]
  B --> B3["(0028,0030) PixelSpacing"]
  B --> B4["(0028,1050/1051) WindowCenter/Width"]

태그는 (group, element) 쌍의 16진수 키로 식별되며, 표준 사전(DICOM Standard PS3.6)에 의미가 정의되어 있다.

Mammography에서 자주 보는 핵심 태그¶

태그	이름	일반적 값 (MG)	의미
`(0008,0060)`	Modality	`MG`	Mammography
`(0028,0004)`	PhotometricInterpretation	`MONOCHROME1` / `MONOCHROME2`	밝기 해석 방향
`(0028,0100)`	BitsAllocated	16	픽셀당 할당 비트
`(0028,0101)`	BitsStored	12 / 14 / 16	실제 저장 비트
`(0028,0030)`	PixelSpacing	`0.085\0.085` mm	픽셀당 물리 크기
`(0028,1050)`	WindowCenter	임상 권장 WC	표시 윈도잉 기준
`(0028,1051)`	WindowWidth	임상 권장 WW	표시 윈도잉 폭
`(0028,1052)`	RescaleIntercept	보통 0	Modality LUT 절편
`(0028,1053)`	RescaleSlope	보통 1	Modality LUT 기울기
`(0018,1110)`	DistanceSourceToDetector	mm	SID, 기하 보정용
`(0020,0062)`	ImageLaterality	`L` / `R`	좌·우 유방
`(0054,0220)`	ViewCodeSequence	CC / MLO	촬영 뷰 (자세한 내용은 Views)

왜 16비트인가

Mammography 디텍터는 미세한 밀도 차이를 보존해야 해서 일반 X-ray보다 더 넓은 동적 범위를 사용한다. 디스플레이로 보낼 때는 Windowing으로 8비트(0~255)로 압축한다.

Photometric Interpretation 함정¶

PhotometricInterpretation 태그는 "픽셀 값이 클수록 어떻게 보여야 하는가"를 정의한다.

값	의미	표시
`MONOCHROME2`	값이 클수록 밝게	일반 그레이스케일
`MONOCHROME1`	값이 클수록 어둡게	반전 필요

MONOCHROME1을 그대로 화면에 보내면 흑백이 반전된 채로 표시된다. 반드시 다음과 같이 보정한다.

monochrome1_fix.py
import pydicom
import numpy as np

dcm = pydicom.dcmread("sample.dcm")
arr = dcm.pixel_array  # uint16

if dcm.PhotometricInterpretation == "MONOCHROME1":
    arr = arr.max() - arr  # 표시 방향 통일

Modality LUT — RescaleSlope/Intercept¶

저장된 픽셀값을 의미 있는 단위(예: HU, 광학 밀도)로 환산하는 첫 단계가 Modality LUT다. 흔한 형태는 선형 변환으로, RescaleSlope와 RescaleIntercept만 있으면 된다.

\[ x_{\text{output}} = x_{\text{stored}} \cdot \text{RescaleSlope} + \text{RescaleIntercept} \]

modality_lut.py
slope     = float(getattr(dcm, "RescaleSlope", 1.0))
intercept = float(getattr(dcm, "RescaleIntercept", 0.0))
arr = arr.astype(np.float32) * slope + intercept

대부분의 mammography DICOM은 slope=1, intercept=0이라 무시해도 결과가 같아 보인다. 하지만 일부 디바이스·CT 파생 영상에서는 의미 있는 값이 들어 있어 빠뜨리면 강도 매핑이 어긋난다. 학습·평가 파이프라인에서는 안전하게 항상 적용한다. 이 단계가 끝난 값이 Windowing 단계의 입력이다.

이 한 줄을 빠뜨려서 모델 학습 데이터셋 전체의 좌우 유방 밝기가 뒤집힌 채로 학습되는 사고가 흔하다.

pydicom으로 시작하기¶

open_dicom.py
import pydicom

dcm = pydicom.dcmread("1_target.dcm")

print(dcm.Modality)                   # 'MG'
print(dcm.PhotometricInterpretation)  # 'MONOCHROME2'
print(dcm.Rows, dcm.Columns)          # 3816 3048
print(dcm.BitsAllocated, dcm.BitsStored)
print(dcm.PixelSpacing)               # [0.085, 0.085]

# 픽셀 배열은 numpy ndarray로 반환된다
arr = dcm.pixel_array                 # dtype=uint16
print(arr.min(), arr.max(), arr.dtype)

pydicom은 픽셀 데이터를 자동으로 압축 해제하지만, MONOCHROME1 반전은 직접 처리해야 한다. 또한 dcm.pixel_array가 반환하는 값은 raw 픽셀이지 디스플레이용 8비트가 아니다 — 그 다음 단계가 Windowing이다.

RAW 파일과의 차이¶

같은 검사에서 얻은 .raw(센서 직접 출력)와 .dcm(임상 표시용)을 비교하면 다음과 같은 차이가 보인다.

항목	RAW	DCM
픽셀 범위	0 ~ 65535	0 ~ 65535
배경 밝기	높음	낮음
유방 밝기	낮음	높음
상관계수	RAW vs DCM ≈ −0.97 (역상관)	—
메타데이터	없음	풍부

RAW에서 DCM 수준의 표시 이미지를 만드는 과정에는 단순 반전 외에도 윈도잉, LUT, 유방 영역 마스킹 등 여러 단계가 끼어든다. 전체 흐름은 RAW → DCM 복원 참고.

출력 DICOM 패키징¶

처리 결과를 다시 DICOM으로 저장해 뷰어·PACS 워크플로우와 호환시키려면, 원본 헤더를 뼈대로 쓰되 몇 가지를 반드시 갱신해야 한다.

save_presentation_dicom.py
import pydicom, numpy as np

def save_as_presentation_dicom(img_u16, reference_dcm_path, output_path):
    dcm = pydicom.dcmread(reference_dcm_path)

    # 1) 새 UID — 원본 UID 유지 시 PACS가 원본을 덮어쓸 위험
    dcm.SOPInstanceUID    = pydicom.uid.generate_uid()
    dcm.SeriesInstanceUID = pydicom.uid.generate_uid()
    if hasattr(dcm, "file_meta"):
        dcm.file_meta.MediaStorageSOPInstanceUID = dcm.SOPInstanceUID

    # 2) 파생 영상 표시
    dcm.ImageType = ["DERIVED", "SECONDARY", "OTHER"]
    dcm.DerivationDescription = "Mammography Enhancement Pipeline Output"

    # 3) 픽셀 교체
    dcm.PixelData = img_u16.tobytes()
    dcm.Rows, dcm.Columns = img_u16.shape

    # 4) Window 레벨 = 전경 백분위 (배경 0 제외)
    fg = img_u16[img_u16 > 0]
    p_min, p_max = np.percentile(fg, (2, 98))
    dcm.WindowCenter = int((p_max + p_min) / 2)
    dcm.WindowWidth  = int(p_max - p_min)

    # 5) 16-bit 비부호 픽셀 + Padding
    dcm.BitsAllocated, dcm.BitsStored, dcm.HighBit = 16, 16, 15
    dcm.PixelRepresentation = 0
    dcm.add_new([0x0028, 0x0120], "US", 0)   # PixelPaddingValue

    pydicom.dcmwrite(output_path, dcm)

갱신 항목	이유
`SOPInstanceUID` / `SeriesInstanceUID` 신규	원본 UID 유지 시 PACS에서 원본을 덮어씀
`ImageType = DERIVED/SECONDARY`	원본이 아닌 파생 영상임을 명시
`WindowCenter/Width` 재계산	처리 후 강도 분포가 바뀌었으므로 (Windowing)
`BitsStored/HighBit/PixelRepresentation`	픽셀 dtype과 헤더 불일치 방지