医用画像で画像処理をしてみる

医用画像の標準フォーマットDICOM（Digital Imaging and Communication in Medicine : http://dicom.nema.org/）を使った画像処理を実際に試してみるが本ブログの目的。
某大学病院で診療放射線技師をしながら、画像処理の研究を行っている。

Python(https://www.python.org/)というプログラミング言語を使って画像表示やフィルタ処理を行い、素晴らしい画像処理ライブラリOpenCV(http://opencv.org/)の使用をしてみる。さらには機械学習までを行ってみようと思っている。

Pythonは、C言語と比較して少ない行数でプログラムを表現できると言われている。日本ではまだマイナーな言語であるが、ビッグデータなどのデータサイエンスの分野では広く使われている。
つい最近までC言語を使って画像処理を行っていたが、本格的に機械学習研究を始めたら、Pythonのほうがすぐれていることに気が付いた。その特徴の一つに、統計や科学計算（なんと機械学習まで）など豊富なパッケージがそろっていることである。このパッケージを利用するだけで複雑な処理が簡単に行えるのだ（第３者による再現性が容易という点では研究に向いている）。
例えば、画像処理に必要な行列演算がある。行列演算をC言語で行うには、作成にかなり骨が折れるのだが、PythonではNumpyというパッケージをインポートするだけで簡単に行えるようになるのだ。またC言語で挫折する人の多い、OpenCVのインストールも簡単だ（ちなみにOpenCVのＣ言語サポートは終了、C++はしている）。

その他には統計計算で有名なR(https://www.r-project.org/)や、C言語との連携も取れるので、なかなかすぐれていると言えるだろう。メモリ管理や複雑な参照を行わなくてもよい点がうれしい。

まだPythonを始めたばかりなので、少しずつ勉強して記事を増やしていきたい。同じ研究をしている人達のためになればと思っている。

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Purpose of this blog is to write on the image processing using the DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine) standard.

I'm learning the Python for image processing. Incidentally, My study was using C language.
The Python is a widely used high-level programming language. I decided to learn the Python, because the python is more easy to handle for the machine learning than C language.

The Python has many packages, including statistics and the scientific calculation, 　additionally the machine learning. Using these packages, We can easily create complex calculation program.

I'll try to use OpenCV and Machine learning using python.
I hope that this blog helps for people the same study.