在PHP中，使用dicom库进行医学图像处理与识别通常涉及以下步骤：
- 安装dicom库：首先，你需要在PHP环境中安装dicom库。这可以通过使用PECL（PHP扩展库）或者从源代码编译来实现。对于Windows系统，你可能需要下载预编译的DLL文件并在php.ini中进行配置。
- 读取DICOM文件：使用dicom库提供的函数，你可以读取DICOM文件并获取其中的图像数据和相关信息。这通常涉及解析DICOM文件的二进制数据，并提取出像素数据、元数据等关键信息。
- 图像处理：在获取到DICOM图像数据后，你可能需要进行一些预处理操作，如调整图像大小、裁剪、旋转等，以便于后续的图像识别。这些操作可以通过使用OpenCV等图像处理库来实现。
- 特征提取与识别：根据你的具体需求，你可能需要从图像中提取出一些特征，如边缘、纹理、形状等，并使用机器学习算法（如支持向量机、神经网络等）对这些特征进行分类和识别。在PHP中，你可以使用一些现有的机器学习库，如TensorFlow PHP、PHP-ML等，或者通过调用外部服务来实现这些功能。
需要注意的是，DICOM图像识别是一个复杂的任务，涉及到医学图像处理、特征提取、机器学习等多个领域。因此，你可能需要具备一定的医学图像处理知识和经验，以便更好地理解和应用这些技术。
另外，以上步骤仅提供了一个大致的流程，具体的实现细节可能会因你的具体需求和所选用的库而有所不同。因此，在实际开发中，你可能需要参考相关的文档和示例代码，并根据自己的需求进行调整和优化。