MRI图像转格式

常见的医学影像数据格式及其读取与保存 常见的医学影像数据格式及其读取与保存 1. 医学图像 医学图像是反映解剖区域内部结构或内部功能的图像,它是由一组图像元素——像素(2D) 或立体像素(3D) 组成的。医学图像是由采样或重建产生的离散性图像表征,它能将数值映射到不同的空间位置上。像素的数量是用来描述某一成像设备下的医学成像的,同时也是描述解剖及其功能细节的一种表达方式。像素所表达的具体数值是由成像设备、成像协议、影像重建以及后期加工所决定的。 医学图像有四个关键成分——图像深度、光度表示、元数据和像素数据\color{red}图像深度 阅读详情

1.数据来源及格式

西门子/GE:DICOM 
飞利浦: PAR/REC 

根据主流仪器西门子和GE产生的数据格式,因此DICOM格式比较多,本文只作此介绍:

如图示,原始类型DICOM以及转格式后的3D,4D文件由头文件和影像组成,其中4D是指一条时间轴上的所有3D影像

 

2.从DICOM格式转NifTI格式(.nii)

根据转换后的维度分为多张3D文件和一张4D文件,张数为扫描时间点的个数

SPM常用3D格式,而FSL常用4D格式:


3.转格式工具

MRIcron:dcm2niigui


终端命令: dcm2nii -4 Y/N –g Y/N –k ? –o output_dir raw_data_dir 

## -4 Y/N:是否生成4D文件

–g Y/N:是否压缩

–k ? :是否删除前?张

–o output_dir:生成文件的存储路径
 
4.处理结果:
(1)功能像处理为4D.nii或多张3D.nii,.hdr/.img
(2)T1像处理后生成三个文件: 压缩后的原文件、o开头、co开头的文件。其中o开头的文件主要是进行了reorient的,而co是经过切割了neck的。使用前缀为co的文件进行空间normalize。

MRI图像切片(nii格式转2D) 代码参考:将一个MRI(nii格式)数据进行切片 想要批量抽取MRI数据的几个切片,借鉴了上述代码的Python版本,原始代码抽取了全部切片。本次实验主要是抽取sMRI的横断面(axial)方向的其中30张切片,数量根据自己需求可自行设置。 import scipy, numpy, shutil, os, nibabel import sys, getopt import imageio def niito2D(filepath): inputfiles = os.listdir(filep 阅读详情

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Dr. Yuchen Liu
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