devbake 님의 블로그

AI 모델에 의료영상 데이터를 적용하거나, DICOM 메타데이터를 분석해야 하는 상황에서는전문 소프트웨어 없이 코드로 직접 DICOM 파일을 다룰 수 있는 방법이 필요하다.Python 기반의 오픈소스 라이브러리인 Pydicom은 이러한 요구를 충족시키며,DICOM 파일을 간단하게 읽고, 태그를 확인하고, 수정하고, 저장하는 작업을 빠르게 수행할 수 있다.특히 AI 연구자나 의료영상 전처리 담당자에게는 GUI 기반 도구보다 훨씬 유연하고 자동화가 가능한 장점이 있다.이번 글에서는 Pydicom의 기본적인 사용법을 예제 코드 중심으로 설명하며, 실제 데이터셋 처리에 바로 적용할 수 있도록 구성했다. 1. Pydicom 설치pip install pydicom// 추가 이미지 처리 필요한 경우pip insta..

DICOM 파일을 다루는 작업은 단순히 뷰어로 이미지를 확인하는 것을 넘어, 태그를 읽고, 수정하고, 서버로 전송하거나 구조를 분석하는 작업이 포함된다. 이때 가장 널리 사용되는 오픈소스 도구가 바로 DCMTK(DICOM ToolKit)이다.DCMTK는 독일 OFFIS 연구소에서 개발한 C++ 기반의 명령어 도구 모음으로,Windows, Linux, macOS에서 모두 동작하며, 파일 읽기, 전송, 익명화, 서버 테스트 등 실무에 필요한 거의 모든 기능을 제공한다.이번 글에서는 DCMTK에서 가장 자주 사용하는 명령어들과 그 활용법을 실제 예시와 함께 정리한다. 1. DCMTK 설치 방법 (요약)공식 사이트: https://dicom.offis.de/dcmtk.php.enWindows 사용자: 설치형 ..

의료영상 데이터를 분석하거나 AI 모델 학습을 준비할 때, DICOM 파일을 시각적으로 검토할 수 있는 뷰어(Viewer)는 필수적인 도구다.하지만 DICOM 뷰어는 단순히 이미지를 보여주는 도구가 아니라, 헤더 정보 확인, Series 간 비교, 창/레벨 조절, PACS 연동 여부, 압축 지원 등 다양한 기능을 갖춘 전문 소프트웨어다. 문제는 뷰어마다 특징이 달라 사용 목적에 따라 선택 기준이 달라진다는 점이다.이번 글에서는 실무에서 자주 사용되는 무료 및 상용 뷰어들을 비교하며, AI 개발, 연구용, 병원 PACS 연동 테스트 등 목적별로 어떤 뷰어를 선택해야 하는지 정리한다. 1. RadiAnt DICOM Viewer개요운영체제: Windows라이선스: 무료 평가판 / 유료 정식 버전 있음대표 특..

DICOM 파일의 진짜 핵심은 결국 “영상”이다.이 영상은 DICOM 구조상에서 Pixel Data 태그(7FE0,0010)에 저장된다.하지만 단순한 이미지 파일과 달리, DICOM에서는 픽셀 데이터의 구조, 압축 방식, 색상 표현 방식 등이 전송 문법(Transfer Syntax)에 따라 달라지며,그 결과 동일한 영상이라도 압축 방식에 따라 파일 크기, 뷰어 호환성, AI 파싱 성공 여부가 달라진다.이번 글에서는 Pixel Data가 실제로 어떻게 구성되는지, DICOM에서 사용되는 주요 압축 방식과 그 특징, 그리고 실무에서 주의할 점들을 예제와 함께 설명한다. 1. Pixel Data 태그 구조Pixel Data는 DICOM 파일의 끝부분에 위치하며, 태그 번호는 다음과 같다:(7FE0,0010) ..

의료 영상 파일인 DICOM에서는 단순히 이미지만 저장하는 것이 아니라, 환자 이름, ID, 성별, 검사 날짜와 시간 같은 메타데이터가 함께 저장된다.이 정보들은 병원에서 영상 데이터를 검색하거나, PACS 서버에 정렬해서 표시하거나, AI 학습 데이터로 필터링할 때 핵심 기준이 된다.하지만 일반적인 텍스트와 달리, DICOM은 **자체적인 포맷(DICOM Data Format)**을 따르기 때문에 날짜나 시간, 텍스트 데이터를 그대로 읽거나 쓸 수 없다.이번 글에서는 DICOM 파일 내부에서 날짜, 시간, 성별, 환자 ID가 어떤 형식으로 저장되는지 그리고 실무에서 이를 어떻게 해석하고 활용하는지를 상세히 설명한다. 1. DICOM에서 사용하는 데이터 포맷 요약 항목 VR (Value Represent..

의료기관에서 촬영된 한 건의 CT 검사에는 수십에서 수백 장의 영상이 포함된다.하지만 이 영상들은 단순히 파일 여러 개로 저장되는 것이 아니라,환자 정보부터 시작해 검사 단위, 촬영 시리즈, 개별 이미지까지 명확한 계층 구조로 정리된다.이 구조를 제대로 이해하지 못하면 영상의 연관성을 파악하지 못하거나, AI 학습용 데이터셋 구성에서 오류가 발생할 수 있다.DICOM은 이 문제를 해결하기 위해 **4단계 계층 구조(Patient–Study–Series–Instance)**를 따르며, 각 단계는 고유한 UID를 통해 서로 연결된다.이번 글에서는 이 구조가 실제 DICOM 데이터 안에서 어떻게 구현되는지, 각 계층이 어떤 정보를 포함하고 어떤 역할을 하는지를 쉽게 설명한다. 1. DICOM의 계층 구조 요약..

DICOM은 단순히 이미지 파일로 보기에는 너무나 복잡한 구조를 가지고 있다.그 이유는 DICOM 파일이 단순한 픽셀 데이터만을 담고 있는 것이 아니라, 의료 영상과 관련된 모든 메타데이터를 태그(Tag) 구조로 저장하고 있기 때문이다.DICOM 파일의 내부는 규칙적인 형식을 따르며, 실제로는 Tag – VR – Length – Value라는 구조가 반복적으로 이어진다.이번 글에서는 실제 DICOM 파일을 바이트 수준에서 분석하면서 각 정보가 어떻게 저장되어 있는지를 단계별로 해석해 본다.이 과정을 이해하면, 특정 태그 값을 수동으로 수정하거나, 파싱 오류의 원인을 직접 진단할 수 있는 실력을 갖출 수 있다. 1. DICOM 파일 구조 복습DICOM 파일은 다음과 같은 순서로 구성된다:구역설명Pream..

DICOM 파일을 열어보면, 겉으로는 이미지 한 장처럼 보일 수 있지만, 그 안에는 단순한 픽셀 데이터만 들어 있는 것이 아니다.파일의 상단부에는 환자 정보, 검사 정보, 장비 정보, 촬영 일시 등 다양한 메타데이터가 구조적으로 저장되어 있으며,이 영역을 우리는 일반적으로 DICOM 헤더(Header)라고 부른다.실무에서는 이 헤더 정보만으로도 영상의 진위, 검사 일자, 검사 종류, 환자 ID 등을 빠르게 파악할 수 있다.하지만 태그 번호와 데이터 구조가 익숙하지 않다면, 헤더를 해석하는 것 자체가 큰 진입장벽이 될 수 있다.이번 글에서는 DICOM 헤더의 개념과 그 안에 포함된 주요 태그들의 의미와 용도를 실제 예시 중심으로 설명한다. 1. DICOM 헤더란?DICOM 헤더는 파일의 앞부분에 위치한 메..

의료 영상 데이터를 다루다 보면 특정 DICOM 파일이 정상적으로 열리지 않거나, PACS 서버에 업로드했을 때 오류가 발생하는 경우가 있다. 이럴 때 종종 원인으로 지목되는 것이 바로 바이트 순서(Byte Order) 문제다.같은 데이터를 저장하더라도 시스템이 숫자를 읽는 방식(Endian)이 다르면, 결과가 완전히 달라지고 해석이 불가능해질 수 있다.DICOM 파일은 국제 표준을 따르지만, 실제 구현에서는 Little Endian 또는 Big Endian 방식이 혼용된다.이번 글에서는 이 두 바이트 순서가 무엇인지, DICOM에서 어떻게 사용되는지, 실무에서 어떤 오류를 발생시키는지를 예제와 함께 쉽게 설명한다. 1. 바이트 순서(Byte Order)란?컴퓨터는 숫자를 저장할 때, **여러 바이트(b..

병원 시스템에서 수많은 의료 영상이 매일 생성된다. CT 한 건당 수십~수백 장의 이미지가 생기고, 각 환자는 여러 날에 걸쳐 다양한 검사를 받는다. 이때 중요한 문제는 모든 영상 데이터를 정확하게 구분하고 추적할 수 있어야 한다는 것이다.그렇지 않으면 영상이 뒤섞이거나 잘못 연결되는 의료 사고가 발생할 수 있다.DICOM은 이 문제를 해결하기 위해 UID(Unique Identifier)라는 고유 식별 시스템을 도입했다.UID는 사람 이름처럼 단순한 문자열이 아니라, 국제 표준에 기반한 전 세계에서 유일한 값으로 만들어진다.이번 글에서는 DICOM UID의 의미, 생성 방식, 사용되는 위치, 그리고 실무에서 어떤 식으로 쓰이는지를 구체적으로 살펴본다. 1. DICOM UID란 무엇인가?UID는 Uniq..