DICOM 与 PACS 协议全栈解析：从文件格式到网络传输再到系统架构

引言

你去医院做 CT 或 MRI，扫描结束后，影像科医生在你的检查还没做完时就已在阅片室里看到了图像。几分钟后，临床医生在诊室里打开电脑，调出了同一组影像和刚写完的诊断报告。

这背后是一整套协议、文件格式和系统架构在协同工作——DICOM 负责影像的编码与传输，PACS 负责影像的存储与管理。两者是医学影像数字化的基石，也是每一个医学影像 AI 工程师必须躬身理解的基础设施。

这篇文章按由浅入深的逻辑组织：先理解 DICOM 的信息模型和文件格式，再掌握网络协议和 PACS 系统架构，最后通过 Python 代码和 Docker 部署完成实战闭环。所有关键概念均标注了 DICOM 标准出处[1]，方便循证查阅。

为什么需要 DICOM？

在 DICOM 诞生之前（1980 年代），每家影像设备厂商都有自己的私有图像格式。西门子的 CT 图像只能在西门子的工作站上看，GE 的 MRI 图像需要 GE 的软件才能解析。医院里堆满了各家厂商的独立工作站，影像交换几乎不可能。

DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine） 由 ACR（美国放射学会）和 NEMA（美国电气制造商协会）于 1983 年发起，1993 年发布 DICOM 3.0 正式版[2]。它不是单个协议，而是一个完整的标准体系——由 NEMA DICOM 标准委员会维护，最新版为 2025b/2026b[1]。

DICOM 标准的”三位一体”：

graph LR
    A[信息模型<br/>Information Model<br/>──<br/>定义「数据长什么样」<br/>Patient/Study/Series/Image<br/>IOD / SOP Class] --> D[DICOM 标准<br/>PS3.1 ~ PS3.22]
    B[文件格式<br/>File Format<br/>──<br/>定义「数据如何编码」<br/>Data Element / VR<br/>Transfer Syntax / 压缩] --> D
    C[网络协议<br/>Network Protocol<br/>──<br/>定义「数据如何传输」<br/>DIMSE / DICOMweb<br/>C-STORE / C-FIND / C-MOVE] --> D
    style A fill:#1a237e,stroke:#4299e1,color:#e8edf5
    style B fill:#1b2d3a,stroke:#667eea,color:#e8edf5
    style C fill:#1a1f3a,stroke:#7c3aed,color:#e8edf5
    style D fill:#1b1a2e,stroke:#ed64a6,color:#e8edf5

DICOM 标准按 Part 组织（PS3.1 到 PS3.22），核心部分如下[1]：

DICOM 信息模型：数据的骨架

Patient → Study → Series → Image 四层模型

DICOM 用严格的层级结构组织所有医学影像数据。理解这四层是理解 DICOM 的前提[2]：

graph LR
    P[Patient<br/>患者<br/>──<br/>PatientID<br/>PatientName<br/>PatientBirthDate] -->|包含| S1[Study<br/>检查<br/>──<br/>StudyInstanceUID<br/>AccessionNumber<br/>StudyDate]
    P -->|包含| S2[Study<br/>检查<br/>──<br/>另一次就诊的检查]
    S1 -->|包含| SE1[Series<br/>序列<br/>──<br/>SeriesInstanceUID<br/>Modality<br/>SeriesNumber]
    S1 -->|包含| SE2[Series<br/>序列<br/>──<br/>不同模态/方向的序列]
    SE1 -->|包含| I1[Image<br/>影像<br/>──<br/>SOPInstanceUID<br/>像素数据<br/>窗宽窗位]
    SE1 -->|包含| I2[Image<br/>影像<br/>──<br/>序列中的第N帧]
    style P fill:#1a237e,stroke:#4299e1,color:#e8edf5
    style S1 fill:#1b2d3a,stroke:#667eea,color:#e8edf5
    style S2 fill:#1b2d3a,stroke:#667eea,color:#e8edf5
    style SE1 fill:#1a1f3a,stroke:#7c3aed,color:#e8edf5
    style SE2 fill:#1a1f3a,stroke:#7c3aed,color:#e8edf5
    style I1 fill:#1a2a1a,stroke:#48bb78,color:#e8edf5
    style I2 fill:#1a2a1a,stroke:#48bb78,color:#e8edf5

每一个层级都有全局唯一的 UID 来标识：

IOD：信息对象定义

IOD（Information Object Definition） 是对某类医学数据的完整”属性清单”。比如 CT Image IOD 规定了：一个 CT 图像必须包含 Patient 模块、General Study 模块、Image Pixel 模块等等[1]。

每个 IOD 由若干 IE（Information Entity） 组成，每个 IE 又包含若干 Module，每个 Module 由若干 Attribute 组成：

CT Image IOD
├── Patient IE
│   └── Patient Module → PatientName, PatientID, PatientBirthDate
├── Study IE
│   └── General Study Module → StudyInstanceUID, StudyDate, AccessionNumber
├── Series IE
│   └── General Series Module → SeriesInstanceUID, Modality, SeriesNumber
├── Equipment IE
│   └── General Equipment Module → Manufacturer, InstitutionName
└── Image IE
    ├── Image Pixel Module → Rows, Columns, BitsAllocated, PixelData
    └── CT Image Module → KVP, ExposureTime, RotationDirection

SOP Class = IOD + Service

SOP Class（Service-Object Pair Class） 是 DICOM 最核心的概念——它将”数据定义”（IOD）与”可执行操作”（Service）绑定在一起[1]。

换个通俗的类比：IOD 像是”数据表的结构定义”，SOP Class 像是”API 端点 = 数据表 + 允许的 HTTP 方法”。

每个 SOP Class 有唯一的 SOD Class UID。常见的存储类 SOP Class：

UID 系统：全局唯一的基石

DICOM 中一切事物的全局标识都依赖 UID（Unique Identifier）。UID 遵循 ISO 8824 的 OID 体系，格式为 <org root>.<suffix>，最大 64 字符[4]。

关键规则：

• 1.2.840.10008 是 NEMA 注册的根节点，仅用于 DICOM 标准定义，不得用于私有 UID[4]
• 禁止解析 UID 语义：UID 不应被程序解析出含义，只应做等值比对
• 禁止派生：不要拿别人的 UID 加后缀来生成新 UID
• 私有 UID：机构需从 ANSI（美国）等注册机构申请自己的 org root，然后在内部保证 suffix 的唯一性

DICOM 文件格式：像素的容器

文件结构全景

一个 .dcm 文件的结构如下[2]：

graph LR
    A[Preamble<br/>128 Bytes<br/>全 0x00] --> B[DICOM Prefix<br/>4 Bytes<br/>«DICM»] --> C[File Meta Information<br/>Group 0002<br/>──<br/>Transfer Syntax UID<br/>SOP Class UID<br/>SOP Instance UID<br/>Implementation Class UID] --> D[Data Set<br/>──<br/>按 Transfer Syntax 编码<br/>Patient / Study / Series<br/>Image Pixel Data<br/>...]
    style A fill:#2d3748,stroke:#718096,color:#cbd5e0
    style B fill:#1a237e,stroke:#4299e1,color:#e8edf5
    style C fill:#1b2d3a,stroke:#667eea,color:#e8edf5
    style D fill:#1a1f3a,stroke:#7c3aed,color:#e8edf5

关键点： File Meta Information Header 始终使用 Explicit VR Little Endian 编码，不论后续 Data Set 的 Transfer Syntax 是什么。这确保了任何 DICOM 解析器都能先读取元信息，再根据其中的 Transfer Syntax UID 正确解码后续数据。

Data Element：数据的基本单元

Data Set 由若干 Data Element 有序排列而成。每个 Data Element 的结构取决于编码方式[3]：

Explicit VR（显式值类型）：

┌──────────┬──────────┬──────────┬──────────┐
│  Tag     │   VR     │   VL     │  Value   │
│  4 Bytes │ 2 Bytes  │2/4 Bytes │ Variable │
└──────────┴──────────┴──────────┴──────────┘

Implicit VR（隐式值类型，默认传输语法）：

┌──────────┬──────────┬──────────┐
│  Tag     │   VL     │  Value   │
│  4 Bytes │ 4 Bytes  │ Variable │
└──────────┴──────────┴──────────┘

Tag 的构成： 4 字节分为 Group Number（2 字节）+ Element Number（2 字节）。常用 Tag 示例[3]：

Value Representation（VR）类型体系

VR 定义了每个 Tag 对应的数据类型。PS3.6 数据字典维护了所有 Tag → VR 的映射[3]。

常用字符串 VR：

数值 VR：

二进制/容器 VR：

Transfer Syntax（传输语法）

Transfer Syntax 定义了 Data Set 的编码方式，包括字节序、VR 处理方式和像素数据压缩[3]：

像素数据编码

图像像素存储在 (7FE0,0010) PixelData 标签中。对于未压缩图像，像素值是一块连续的字节数组，其布局由以下标签共同决定[3]：

• (0028,0010) Rows — 图像高度
• (0028,0011) Columns — 图像宽度
• (0028,0100) BitsAllocated — 每像素位数（如 8 或 16）
• (0028,0101) BitsStored — 实际有效位数
• (0028,0102) HighBit — 最高有效位位置
• (0028,0103) PixelRepresentation — 0=无符号, 1=有符号（补码）
• (0028,0002) SamplesPerPixel — 1=灰度, 3=RGB
• (0028,0004) PhotometricInterpretation — MONOCHROME1/MONOCHROME2/RGB/YBR_FULL

对于压缩图像（Encapsulated），PixelData 的 Value Length 设为 FFFFFFFFH（Undefined Length），内部以 Fragments 形式存储压缩码流。

DICOM 网络协议：影像的流转

DIMSE：DICOM 消息服务元素

DIMSE（DICOM Message Service Element） 是基于 TCP/IP 的应用层协议集，定义了影像设备间通信的核心操作[5]。DIMSE 采用客户端-服务器模型，角色分为：

• SCU（Service Class User）：发起请求的一方（如 CT 设备请求存储图像）
• SCP（Service Class Provider）：提供服务的一方（如 PACS 服务器接收并存储图像）

四大核心 DIMSE 操作

C-MOVE 与 C-GET 的关键区别：

C-MOVE 让 PACS 主动将数据推送到第三方目标（目标需预先配置为 SCP 监听模式），适合跨系统迁移。C-GET 则在同一关联内由服务器返回数据给请求客户端，不涉及第三方，但正逐步被 DICOMweb 的 WADO-RS 取代[5]。

DICOM Association 协商

在 DICOM 节点间传输数据前，必须先建立 Association（关联）。协商过程类似于 TLS 握手[5]：

SCU                                          SCP
 │                                            │
 │── A-ASSOCIATE-RQ ────────────────────────→│
 │   "我是 CT_SCU，我要向你存 CT 图像"         │
 │   携带：Called AE Title, Calling AE Title   │
 │   Presentation Context（SOP Class + TS 列表）│
 │                                            │
 │←─ A-ASSOCIATE-RP ──────────────────────── │
 │   "同意/拒绝"                               │
 │   同意：返回匹配的 Presentation Context      │
 │                                            │
 │── DIMSE 操作（C-STORE/C-FIND/...） ──────→│
 │                                            │
 │── A-RELEASE-RQ ──────────────────────────→│
 │←─ A-RELEASE-RP ────────────────────────── │
 │                                            │

关键参数：

• AE Title（Application Entity Title）：16 字节以内的唯一标识，如 CT_SCU、PACS_SCP。两台 DICOM 设备的 AE Title 必须互相匹配才能通信。
• Presentation Context：SCU 列出自己支持的 SOP Class + Transfer Syntax 组合，SCP 逐个回复接受或拒绝。

DICOMweb：RESTful API 时代

传统 DIMSE 基于 TCP 104 端口和二进制协议，不友好于 Web 和移动端。DICOMweb（PS3.18）提供了基于 HTTP 的 RESTful 替代方案[6]：

graph LR
    A[Web 客户端<br/>浏览器 / App] -->|HTTP GET/POST| B[DICOMweb Server<br/>──<br/>STOW-RS: Store<br/>QIDO-RS: Query<br/>WADO-RS: Retrieve<br/>WADO-URI: Legacy]
    style A fill:#1a237e,stroke:#4299e1,color:#e8edf5
    style B fill:#1b2d3a,stroke:#667eea,color:#e8edf5

QIDO-RS 查询示例（查询某患者的所有检查）：

GET /dicom-web/studies?00100020=ACC123456&includefield=all
Accept: application/dicom+json

DICOMweb 是现代云端 PACS 和零足迹 Web 阅片器（如 OHIF Viewer）的基础——通过浏览器直接调用 REST API 获取影像和元数据，无需安装任何客户端软件[6]。

PACS 系统架构：医院的影像中枢

四大核心组件

PACS（Picture Archiving and Communication System） 是整个医院影像工作流的中枢系统[7]：

graph LR
    A[影像采集<br/>Acquisition<br/>──<br/>CT / MRI / DR<br/>超声 / PET / 内镜<br/>DICOM Modality Worklist] -->|C-STORE| B[安全传输网络<br/>Secure Network<br/>──<br/>TCP/IP + TLS<br/>VPN / 专线<br/>负载均衡]
    B -->|路由分发| C[影像存储<br/>Storage<br/>──<br/>在线: SSD/NVMe<br/>近线: NAS/SAN<br/>离线: 磁带/云归档<br/>自动生命周期迁移]
    C -->|检索调阅| D[影像显示<br/>Viewing<br/>──<br/>诊断工作站<br/>Web 零足迹查看器<br/>OHIF / Cornerstone.js<br/>3D MPR 重建]
    style A fill:#1a237e,stroke:#4299e1,color:#e8edf5
    style B fill:#1b2d3a,stroke:#667eea,color:#e8edf5
    style C fill:#1a1f3a,stroke:#7c3aed,color:#e8edf5
    style D fill:#1a2a1a,stroke:#48bb78,color:#e8edf5

分层存储策略

医学影像数据量巨大——一家三甲医院日均产生 50-200GB 影像。PACS 采用分层存储控制成本[7]：

系统通过配置策略自动将老数据从在线迁移到近线再到离线——这个过程对医生完全透明，他们只感觉到”所有历史影像都能查到”。

与医院信息系统的集成

PACS 不是孤岛。它需要与多个医院信息系统交互[7]：

HL7 v2 消息类型速览：

完整临床工作流闭环

graph LR
    A[① 临床医生<br/>在 HIS 中开具<br/>影像检查申请] -->|HL7 ORM| B[② RIS 系统<br/>生成检查号<br/>Accession Number]
    B -->|DICOM MWL| C[③ 影像设备<br/>自动获取患者信息<br/>开始扫描]
    C -->|DICOM C-STORE| D[④ PACS 服务器<br/>影像接收→QC→<br/>索引入库→分级归档]
    D -->|调阅| E[⑤ 放射科医师<br/>阅片+撰写<br/>结构化报告]
    E -->|HL7 ORU| F[⑥ 报告回传<br/>RIS / EMR<br/>临床医生查阅]
    D -->|DICOMweb| G[⑦ 临床调阅<br/>Web 查看器<br/>移动端访问]
    style A fill:#1a237e,stroke:#4299e1,color:#e8edf5
    style B fill:#1b2d3a,stroke:#667eea,color:#e8edf5
    style C fill:#1a1f3a,stroke:#7c3aed,color:#e8edf5
    style D fill:#1a2a1a,stroke:#48bb78,color:#e8edf5
    style E fill:#2a1a2e,stroke:#ed64a6,color:#e8edf5
    style F fill:#2d3748,stroke:#718096,color:#cbd5e0
    style G fill:#1b1a2e,stroke:#ecc94b,color:#e8edf5

实战：用 Python 操作 DICOM

使用 pydicom 读取和解析 DICOM 文件

pydicom 是 Python 生态中最成熟的 DICOM 文件读写库[8]。

pip install pydicom matplotlib

读取并查看 DICOM 文件的基本信息：

import pydicom
from pydicom.errors import InvalidDicomError

def read_dicom(filepath):
    """读取并打印 DICOM 文件的关键信息"""
    try:
        ds = pydicom.dcmread(filepath)
    except InvalidDicomError:
        print(f"不是有效的 DICOM 文件: {filepath}")
        return None

    # 查看文件元信息
    print(f"Transfer Syntax: {ds.file_meta.TransferSyntaxUID}")
    print(f"SOP Class UID:   {ds.file_meta.MediaStorageSOPClassUID}")

    # 访问常见标签（pydicom 支持属性名和 Tag 两种方式）
    print(f"Patient Name:     {ds.get('PatientName', 'N/A')}")
    print(f"Patient ID:       {ds.get('PatientID', 'N/A')}")
    print(f"Study Date:       {ds.get('StudyDate', 'N/A')}")
    print(f"Modality:         {ds.get('Modality', 'N/A')}")
    print(f"Rows × Columns:   {ds.Rows} × {ds.Columns}")
    print(f"Bits Allocated:   {ds.BitsAllocated}")
    print(f"Samples/Pixel:    {ds.SamplesPerPixel}")

    # 如果存在窗宽窗位，读取显示参数
    window_center = ds.get('WindowCenter', None)
    window_width  = ds.get('WindowWidth',  None)
    if window_center is not None:
        print(f"Window Center/Width: {window_center} / {window_width}")

    return ds

# 使用示例
ds = read_dicom('example.dcm')

提取像素数据并显示：

import matplotlib.pyplot as plt

def show_dicom_image(ds):
    """从 DICOM 数据集中提取并显示图像"""
    pixel_array = ds.pixel_array

    # 如果是多帧图像（如增强 CT），取第一帧
    if pixel_array.ndim == 3:
        pixel_array = pixel_array[0]

    # 对 CT 图像应用窗宽窗位
    if ds.Modality == 'CT':
        wc = ds.WindowCenter
        ww = ds.WindowWidth
        if hasattr(wc, '__iter__'):
            wc, ww = wc[0], ww[0]
        w_min = wc - ww / 2
        w_max = wc + ww / 2
        pixel_array = pixel_array.clip(w_min, w_max)

    plt.imshow(pixel_array, cmap='gray')
    plt.title(f"{ds.Modality} - {ds.get('PatientName', 'Unknown')}")
    plt.axis('off')
    plt.show()

show_dicom_image(ds)

使用 pynetdicom 实现 DICOM 网络通信

pynetdicom 实现了 DIMSE 协议，支持 C-ECHO、C-STORE、C-FIND、C-MOVE 等操作[9]。

pip install pynetdicom

C-ECHO：验证与 PACS 服务器的连通性：

from pynetdicom import AE
from pynetdicom.sop_class import VerificationSOPClass

def echo_test(server_addr, server_port, our_ae_title, server_ae_title):
    """向 DICOM 服务器发送 C-ECHO 请求"""
    ae = AE(ae_title=our_ae_title)
    ae.add_requested_context(VerificationSOPClass)

    assoc = ae.associate(server_addr, server_port, ae_title=server_ae_title)
    if assoc.is_established:
        print(f"C-ECHO 成功！连接 {server_addr}:{server_port} 正常。")
        assoc.release()
    else:
        print(f"C-ECHO 失败：无法建立与 {server_addr}:{server_port} 的关联。")

# 测试与本地 Orthanc 的连接
echo_test('127.0.0.1', 4242, 'TEST_SCU', 'ORTHANC')

C-FIND：查询 PACS 中的检查记录：

from pynetdicom import AE, QueryRetrievePresentationContexts
from pynetdicom.sop_class import StudyRootQueryRetrieveInformationModelFind
from pydicom.dataset import Dataset

def find_studies(server_addr, server_port, our_ae, server_ae, patient_id):
    """按 PatientID 查询 PACS 中的 Study 记录"""
    ae = AE(ae_title=our_ae)
    ae.add_requested_context(StudyRootQueryRetrieveInformationModelFind)

    ds = Dataset()
    ds.QueryRetrieveLevel = 'STUDY'
    ds.PatientID = patient_id
    ds.StudyInstanceUID = ''      # 空值 = 要求返回该字段
    ds.StudyDate = ''
    ds.StudyDescription = ''
    ds.ModalitiesInStudy = ''

    assoc = ae.associate(server_addr, server_port, ae_title=server_ae)
    if assoc.is_established:
        results = assoc.send_c_find(ds, query_model='S')
        for status, result in results:
            if result:
                print(f"Study UID: {result.StudyInstanceUID}")
                print(f"  Date: {result.StudyDate}")
                print(f"  Description: {result.get('StudyDescription', 'N/A')}")
                print(f"  Modalities: {result.get('ModalitiesInStudy', 'N/A')}")
                print()
        assoc.release()

# 查询患者 ID 为 "PAT001" 的所有检查
find_studies('127.0.0.1', 4242, 'TEST_SCU', 'ORTHANC', 'PAT001')

C-STORE：发送 DICOM 文件到 PACS：

from pynetdicom import AE, StoragePresentationContexts
from pydicom import dcmread

def send_dicom(server_addr, server_port, our_ae, server_ae, filepath):
    """将本地 DICOM 文件发送到 PACS 服务器"""
    ds = dcmread(filepath)
    sop_class_uid = ds.file_meta.MediaStorageSOPClassUID

    ae = AE(ae_title=our_ae)
    ae.add_requested_context(sop_class_uid)

    assoc = ae.associate(server_addr, server_port, ae_title=server_ae)
    if assoc.is_established:
        status = assoc.send_c_store(ds)
        if status and status.Status == 0x0000:
            print(f"C-STORE 成功：{filepath} 已发送到 {server_ae}")
        else:
            print(f"C-STORE 失败：status = {status.Status if status else 'None'}")
        assoc.release()

send_dicom('127.0.0.1', 4242, 'TEST_SCU', 'ORTHANC', 'example.dcm')

DICOM 字符编码陷阱

DICOM 文件中的中文患者姓名经常乱码。原因是 (0008,0005) SpecificCharacterSet 标签指定的字符集与解析器默认的 ISO 646（ASCII）不匹配。

import pydicom

ds = pydicom.dcmread('chinese_patient.dcm')
print(f"Character Set: {ds.get('SpecificCharacterSet', 'ISO_IR 6 (ASCII)')}")
# 如果输出 'ISO_IR 192' 或 'GB18030'，则使用对应的 codec 解码
print(f"Patient Name: {ds.PatientName}")

# 写入文件时正确设置字符集
ds.SpecificCharacterSet = 'ISO_IR 192'  # UTF-8
ds.PatientName = '张三^ZHANGSAN'
ds.save_as('output.dcm')

现代发展与未来趋势

云端 PACS 与影像数据湖

随着云计算普及，传统以医院机房为中心的 PACS 正向 Cloud PACS / 影像数据湖 迁移。影像归档不再绑定于特定物理设备，通过 DICOMweb 接口实现跨院区、跨地域的影像共享和远程诊断[10]。

DICOM-RTV：实时视频传输

DICOM PS3.22 定义了 DICOM-RTV（Real-Time Video），支持手术内窥镜、远程超声等实时视频流的标准化传输[1]。这填补了传统 DICOM 仅支持静态/多帧影像的空白，使远程手术指导和实时 AI 辅助成为可能。

FHIR 与 DICOMweb 的融合

FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources） 是 HL7 的新一代医疗数据交换标准。FHIR R4 引入了 ImagingStudy 资源，可以通过 FHIR API 直接引用 DICOMweb 端点，构建覆盖临床数据+影像数据的统一患者视图[10]。

安全与隐私合规

DICOM PS3.15 定义了加密和数字签名方案。在实际部署中[11]：

• 传输加密：使用 DICOM TLS 或 DICOMweb over HTTPS
• 数据脱敏：在科研和 AI 训练场景下，必须清除或替换 Protected Health Information（PHI）标签
• 合规要求：HIPAA（美国）、GDPR（欧盟）、等保 2.0 / 个人信息保护法（中国）

DICOM 中常见需要脱敏的 PHI 标签：

实战：部署本地 PACS（Orthanc + Docker + OHIF Viewer）

Orthanc 是一个轻量级的开源 DICOM 服务器，支持 DIMSE 和 DICOMweb 双协议，内置 REST API 和 Web 管理界面[12]。配合 OHIF Viewer 可以实现完整的本地 PACS 闭环——存储、查询、阅片一体化。

使用 Docker Compose 一键部署

项目结构：

orthanc-deploy/
├── docker-compose.yml
├── config/
│   └── orthanc.json
├── orthanc-storage/     # DICOM 文件存储目录
└── orthanc-index/       # PostgreSQL 数据库目录

docker-compose.yml：

services:
  orthanc:
    image: orthancteam/orthanc:26.1.0
    depends_on:
      - orthanc-db
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "4242:4242"     # DICOM (DIMSE)
      - "8042:8042"     # HTTP / REST API / Web UI
    volumes:
      - ./orthanc-storage:/var/lib/orthanc/db
      - ./config/orthanc.json:/etc/orthanc/orthanc.json:ro
    environment:
      VERBOSE_STARTUP: "true"
      VERBOSE_ENABLED: "true"
      DICOM_WEB_PLUGIN_ENABLED: "true"
      POSTGRESQL_PLUGIN_ENABLED: "true"
      GDCM_PLUGIN_ENABLED: "true"
      STONE_WEB_VIEWER_PLUGIN_ENABLED: "true"
      OHIF_PLUGIN_ENABLED: "true"

  orthanc-db:
    image: postgres:15
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "5432:5432"
    volumes:
      - ./orthanc-index:/var/lib/postgresql/data
    environment:
      POSTGRES_USER: orthanc
      POSTGRES_PASSWORD: orthanc
      POSTGRES_DB: orthanc

config/orthanc.json（核心配置）：

{
  "Name": "My Local PACS",
  "DicomAet": "ORTHANC",
  "DicomPort": 4242,
  "HttpPort": 8042,
  "RemoteAccessAllowed": true,
  "AuthenticationEnabled": false,

  "PostgreSQL": {
    "EnableIndex": true,
    "EnableStorage": false,
    "Host": "orthanc-db",
    "Port": 5432,
    "Database": "orthanc",
    "Username": "orthanc",
    "Password": "orthanc",
    "IndexConnectionsCount": 25
  },

  "DicomWeb": {
    "Enable": true,
    "Root": "/dicom-web/",
    "EnableWado": true,
    "EnableStow": true,
    "EnableQido": true
  },

  "OrthancExplorer2": {
    "Enable": true,
    "IsDefaultOrthancUI": true,
    "UiOptions": {
      "EnableOpenInOhifViewer3": true,
      "EnableDeleteResources": true
    }
  },

  "DicomModalities": {
    "sample": ["SAMPLE_SCP", "sample-scp", 11112]
  }
}

启动：

docker compose up -d

部署完成后访问：

• Orthanc Explorer 2（管理界面）：http://localhost:8042
• OHIF Viewer（诊断级阅片器）：http://localhost:8042/ohif/
• DICOMweb 端点：http://localhost:8042/dicom-web/

通过 Python 脚本上传测试数据

import requests
import os

ORTHANC_URL = 'http://localhost:8042'

def upload_dicom_folder(folder_path):
    """批量上传文件夹中的所有 DICOM 文件到 Orthanc"""
    for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
        for fname in files:
            if fname.endswith('.dcm'):
                filepath = os.path.join(root, fname)
                with open(filepath, 'rb') as f:
                    resp = requests.post(
                        f'{ORTHANC_URL}/instances',
                        data=f,
                        headers={'Content-Type': 'application/octet-stream'}
                    )
                if resp.status_code == 200:
                    instance_id = resp.json().get('ID')
                    print(f'上传成功: {fname} → Instance {instance_id}')
                else:
                    print(f'上传失败: {fname} ({resp.status_code})')

upload_dicom_folder('./test_dicom_files/')

通过 Orthanc REST API 查询

import requests

BASE = 'http://localhost:8042'

# 查询所有患者
patients = requests.get(f'{BASE}/patients').json()
for pid in patients:
    info = requests.get(f'{BASE}/patients/{pid}').json()
    print(f"Patient: {info['MainDicomTags'].get('PatientName', 'Unknown')}")
    # 查看该患者的 Study 列表
    studies = requests.get(f'{BASE}/patients/{pid}/studies').json()
    for sid in studies:
        sinfo = requests.get(f'{BASE}/studies/{sid}').json()
        print(f"  Study: {sinfo['MainDicomTags'].get('StudyDate', '?')}")
        series_list = requests.get(f'{BASE}/studies/{sid}/series').json()
        for seid in series_list:
            se = requests.get(f'{BASE}/series/{seid}').json()
            mod = se['MainDicomTags'].get('Modality', '?')
            instances = requests.get(f'{BASE}/series/{seid}/instances').json()
            print(f"    Series: {mod} ({len(instances)} images)")

Orthanc 生产部署注意事项

总结

这篇文章从 DICOM 标准的三位一体架构出发，覆盖了信息模型、文件格式、网络协议、PACS 系统和实战部署六大层面。

回顾关键要点：

1. DICOM 不是单一”格式”，而是一整套标准体系——信息模型定义数据长什么样，文件格式定义数据如何编码，网络协议定义数据如何传输
2. Patient → Study → Series → Image 四层模型是理解一切 DICOM 数据组织的基础
3. Data Element（Tag + VR + VL + Value） 是 DICOM 文件的最小构造单元，pydicom 可以直接按 Tag 访问
4. DIMSE（C-STORE/C-FIND/C-MOVE/C-ECHO） 是传统 TCP 网络通信的核心，而 DICOMweb 是 Web/云时代的未来
5. PACS 不仅仅是”影像存储服务器”，它是影像采集→归档→阅片→报告全闭环的中枢
6. Orthanc + Docker + OHIF Viewer 可以在几分钟内搭建完整的本地 PACS 测试环境，是学习和开发的理想起点

对于从事医学影像 AI 的工程师来说，理解 DICOM 和 PACS 不只是”有用”，而是必要的——你的模型读进去的是 DICOM 文件，输出的结果最终也要嵌入到 PACS 工作流中。理解这一整套基础设施，才能真正理解你的代码在临床场景中的位置。

参考文献

1. DICOM Standard (PS3.1–PS3.22). NEMA DICOM Standards Committee. Current edition 2025b/2026b.
   https://www.dicomstandard.org/current/
2. Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM): A Practical Introduction and Survival Guide. Pianykh OS. Springer, 2012.
   https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-642-10850-1
3. DICOM PS3.5: Data Structure and Semantics. NEMA, 2025a.
   https://dicom.nema.org/medical/dicom/2025a/output/chtml/part05/PS3.5.html
4. DICOM PS3.5 Chapter 9: Unique Identifiers (UIDs). NEMA, 2025b.
   https://dicom.nema.org/medical/dicom/2025b/output/chtml/part05/chapter_9.html
5. DICOM PS3.7: Message Exchange. NEMA.
   https://dicom.nema.org/medical/dicom/current/output/chtml/part07/PS3.7.html
6. DICOMweb: QIDO-RS, WADO-RS, and STOW-RS Explained. Medicai Blog, 2025.
   https://blog.medicai.io/en/what-is-dicomweb/
7. What Is PACS? The Foundation of Digital Medical Imaging. OnePACS.
   https://onepacs.com/blog/what-is-pacs/
8. pydicom: Pure Python package for working with DICOM files. Mason D, et al.
   https://github.com/pydicom/pydicom
9. pynetdicom: A Python implementation of the DICOM networking protocol. Biggs S.
   https://github.com/pydicom/pynetdicom
10. FHIR R4 ImagingStudy Resource. HL7 International.
    https://hl7.org/fhir/R4/imagingstudy.html
11. DICOM PS3.15: Security and System Management Profiles. NEMA, 2025.
    https://dicom.nema.org/medical/dicom/current/output/chtml/part15/PS3.15.html
12. Orthanc Book: The official documentation of Orthanc. Jodogne S, et al.
    https://orthanc.uclouvain.be/book/