医学影像知识（二）：医学影像常见数据预处理方式

医学图像数据分析是研究生物标记物并验证其准确性的过程，就像警察追踪嫌疑人一样，根据特征来识别目标并确认身份。这过程包括筛选特征以及验证结论的正确性。

医学图像涵盖了病理图像、影像图像（如X光、CT扫描、MRI图像）和检验图像等。我们将重点介绍对影像图像的数据分析。比如，CT图像是由不同灰度构成的，医生通过观察图像上的异常特征来做出疾病诊断，比如肺癌病变通常呈现为肿块，具有特定的边缘特征。

不过，这些特征通常是肉眼观察得出的。我们可以利用工具来提取更多特征，因为提取的特征越多，我们获得的判断证据也越充分。获得特征后，我们可以进行各种分析，得出各种参数和数据，最终得出结果，如疾病类型、性质、良恶性等。因此，影像图像数据分析本质上就是特征分析的过程。

医学影像数据分析过程

不同的影像有不同的数据保存方式，其中医学影像主要为 dicom和nii格式。在图像的产生、传输和存储过程中都会不可避免地出现图像清晰度下降、对比度偏低和包含噪声等降质现象。因此我们需要进行图像预处理，即采用一些技术和方法优化图像的质量，为图像分析的后续过程打好基础。首先，为了看清医学影像组织需要根据文件中的窗宽窗位进行相应的调整，最后进行图像的预处理，包括图中提到的图像重采样、高斯过滤（去噪）、归一化处理等。那么我们详细介绍图像预处理的详细技术。

图像去噪

图像噪声就像普通照片上的颗粒点一样，它会影响图像的质量，给图像的内容带来一定的干扰。在原始医学图像中，大多数都包含噪声，这些噪声会显著影响医学图像的分析和处理，增加了对图像细节的识别和分析的难度。

因此，我们需要选择合适的图像去噪技术