29、医学影像处理：从CT扫描到统一数据集构建

医学影像处理：从CT扫描到统一数据集构建

在医学影像处理领域，准确处理和分析CT扫描数据对于疾病诊断和研究至关重要。本文将详细介绍如何使用患者坐标系定位结节、处理CT扫描的形状和体素大小、进行毫米和体素地址之间的转换、从CT扫描中提取结节，以及实现一个简单的数据集。

1. 使用患者坐标系定位结节

患者坐标系以毫米为单位进行测量，其原点位置是任意的，与CT体素阵列的原点并不对应。该坐标系常用于独立于特定扫描来指定感兴趣解剖结构的位置。定义CT阵列和患者坐标系之间关系的元数据存储在DICOM文件的头部，Meta - 图像格式也在其头部保存了这些数据。利用这些元数据，我们可以构建从(X,Y,Z)到(I,R,C)的转换。

2. CT扫描形状和体素大小

CT扫描中最常见的差异之一是体素的大小，通常体素不是立方体，例如可能是1.125 mm × 1.125 mm × 2.5 mm。一般来说，行和列维度的体素大小相同，而索引维度的值较大，但也存在其他比例。当使用方形像素绘制时，非立方体素可能会出现一定程度的失真，类似于使用墨卡托投影地图时南北极附近的失真。为了使图像呈现真实比例，需要应用缩放因子。

了解这些细节有助于直观解释结果。如果不了解这些信息，可能会错误地认为数据加载存在问题。CT通常为512行×512列，索引维度的切片总数从约100到250片不等，每个CT在文件元数据中指定体素大小，例如可以通过 ct_mhd.GetSpacing() 获取。

3. 毫米和体素地址之间的转换

为了实现患者坐标（毫米）和(I,R,C)数组坐标之间的转换，我们定义了一些实用代码。虽然Simp