在CT等醫學影像顯示領域，我們經常會聽到窗寬（Window Width,簡寫WW）、窗位（Window Level,簡寫WL）的概念，那么到底什么是窗寬、窗位，它們跟醫學圖像之間的關系又是什么？

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先說一下CT值是什么：

CT圖像反映的是人體對X射線吸收的系數，但我們關心的是各組織結構的密度差異，即相對密度，如果某組織發生病變，其密度就會發生變化，但由于比較吸收系數非常繁瑣，于是亨氏把組織器官對X射線的吸收系數換算成CT值，單位是Hu。水的CT值為0Hu，其它不同組織密度都與它進行比較。密度比水大為正值，比水小為負值。人體各組織CT值如圖所示。

在顯示器中往往只有 8位（0~255）的灰度顯示深度， 而CT或者DR數據通常會有 12~16位（通常用16bit的變量類型表示，比如 short 和 unsigned short）。如果是將整張CT圖像歸一化到0~255，即將數據的 min 和 max 間 (dynamic range) 灰度歸一化到 8位的0~255，這個過程是有損轉換，很多細節圖像信息將會損失掉，而且出來的圖像往往突出的是些噪音。所以我們需要采用一定的算法來滿足我們的顯示要求：

充分利用 0-255 間的顯示有效值域; 盡量減少值域壓縮帶來的損失; 不能損失應該突出的組織部分。

自然有一種方法是只將我們的目標區域像素范圍歸一化到0~255，小于這個范圍的置直接為0，大于這個范圍的直接置為255。這就涉及到了窗技術。

窗技術是CT檢查中用以觀察不同密度的正常組織或病變的一種顯示技術，窗的定義了包括窗寬（window width）和窗位（window level），窗寬就是目標區域CT圖像像素范圍，窗位就是窗寬的中心CT值。

窗寬：

窗寬是指顯示圖像時所選用的要顯示的CT值范圍，在此范圍內的組織結構按其密度高低從白到黑分為256個等級（灰階）。CT值高于此范圍的組織和病變，無論高出程度有多少，均以白影顯示，不再有灰度差異；反之，低于此范圍的組織結構，不論低的程度有多少，均以黑影顯示，也無灰度差別。由此可見窗寬的寬窄直接影響圖像的對比度；窄窗寬顯示的CT值范圍小，每級灰階代表的CT值幅度小，因而對比度強，可分辨密度較接近的組織或結構，如檢查腦組織宜選用窄的窗寬；反之，窗寬加寬則每級灰階代表的CT值幅度增大，對比度差，適于分辨密度差別大的結構如肺、骨質。

窗位：

窗位是窗的中心位置，同樣的窗寬，由于窗位不同，其所包括CT值范圍的CT值也有差異。窗位是指窗寬上、下限CT值的平均數。因為不同組織的CT值不同，欲觀察其細微結構最好選擇該組織的CT值為中心進行掃描,這個中心即為窗位。窗位的高低影響圖像的亮度：窗位低圖像亮度高呈白色；窗位高圖像亮度低呈黑色，但在實際操作中尚須兼顧其它結構選用適當的窗位。總之，如要獲得較清晰且能滿足診斷要求的CT圖像，必須選用合適的窗寬、窗位，否則圖像不清楚，還往往難以達到診斷要求，降低了CT掃描的診斷效能。

由于各種組織結構或病變具有不同的CT 值，因此欲顯示某一組織結構細節時，應選擇適合觀察該組織或病變的窗寬和窗位，以獲得最佳顯示。

正常人體組織的CT值：

類別	CT值(HU)
水	0±10
腦脊液	3-8
血漿	3-14
水腫	7-17
腦白質	25-32
腦灰質	30-40
血液	13-32
血塊	64-84
肝臟	50-70
脾臟	50-65
胰腺	45-55
腎臟	40-50
肌肉	40-80
膽囊	10-30
脂肪	-20～-80
鈣化	80-300
空氣-200HU以上	骨骼+400以上

相應的C語言轉換算法可參考：

https://blog.csdn.net/songzitea/article/details/8505469

總結

以上是生活随笔為你收集整理的医学图像中的窗宽、窗位的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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