DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）是一种标准，用于在医疗环境中存储、传输和共享数字化医学图像。这个标准由NEMA（美国国家电气制造商协会）和ACR（美国放射学会）共同制定，确保不同医疗成像设备之间的兼容性和数据一致性。在DICOM标准下，图像数据通常以DCM文件（后缀为.dcm）的形式存在，可以包含多种类型的医学图像，如CR（Computed Radiography）、CT（Computed Tomography）、MRI（Magnetic Resonance Imaging）等，以及波形数据如心电图或脑电图。
DCM文件结构分为两部分：DICOM文件头（File Meta Information）和DICOM数据集（Data Set）。文件头包含有关整个文件的基本信息，如文件类型、版本、设备信息等。数据集则包含实际的医学图像数据和相关的元数据，这些元数据以数据元素的形式存在，每个元素都有特定的标签（Tag）和编码后的值，如像素数据、患者信息、成像参数等。
为了读取和显示DICOM图像，需要理解这些数据元素的含义和格式。例如，"Pixel Data"数据元素包含图像的像素值，而"Window Center"和"Window Width"元素则用于控制图像显示时的窗宽窗位变换，这在医学图像分析中至关重要，因为它可以调整图像的对比度，突出显示感兴趣的图像区域。
MATLAB是一种强大的数值计算和数据分析工具，也提供了处理DICOM图像的功能。通过MATLAB，可以读取DCM文件，解析数据集中的信息，并将图像数据转换为可显示的格式。MATLAB的Imread函数可以读取DICOM图像，而Image Processing Toolbox提供了一系列的图像处理函数，包括窗宽窗位的设置。
另一方面，VC++（Visual C++）是一种常用的编程环境，可以创建桌面应用程序。在VC++中，可以利用Windows API或第三方库（如DCMTK）来读取和处理DICOM文件。通过编写C++代码，可以实现更复杂的图像处理操作，如图像增强、分割、分析等。同时，VC++也可以用来实现窗宽窗位的动态调整，通过改变图像像素值的映射范围，达到适应不同诊断需求的目的。
结合MATLAB和VC++，可以构建一个完整的系统，实现DICOM图像的高效读取、处理和显示。MATLAB可以用于快速原型开发和初步的图像分析，而VC++可以用于开发更稳定、性能更强的应用程序，实现用户界面的定制和高级功能的集成。这样的组合为医学图像处理提供了一个灵活且强大的平台，满足研究人员和临床医生的需求。
