医疗图像格式

本文介绍了医疗图像的基本概念,包括像素深度、光度解释、元数据等内容,并详细解释了这些概念如何影响图像的质量和解读方式。此外,还列举了几种常见的医疗图像格式。

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医疗图像

部分摘自 机器之心:https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-07-31

医疗图像是对解剖区域的内部结构和功能的一种表征。它以二维像素或者三维体素的形式呈现出来。映射到空间位置的数值是对采样过程和重建过程的离散表征。用来描述一个确定采样模态视野的像素数量是对解剖结构和功能的细节的表达。像素表达的数值取决于成像模式、采样协议、重建以及后续处理过程。

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  • 像素深度(Pixel Depth)或者位深度(Bit Depth)或者色深度(Color Depth)就是用来编码每一像素的信息所用的位数,决定着特定栅格文件可以存储的值的范围,该范围可根据公式 2^n 计算得出(其中 n 表示位深度)。例如,一个 8 位的栅格可以具有 256 个不同的值(范围从 0 至 255)。【参考
  • 光度解释具体化了像素数据被解释成正确的图片展示的方式,如单色图像或者彩色图像。为了确定像素值中是否存储了彩色信息,我们引入了每个像素的样本的概念,也就是大家都知道的通道数量。单色图像每个像素只有一个样本,图片中并没有存储彩色信息。我们使用从黑色到白色的灰度级别来展示单色图片。灰度的数量明显取决于用来存储这个样本的位数。像 X 光片、CT 和磁共振这样的放射医疗影像都有一个灰度光度解释。核医学图像都以彩色的形式展现,例如 PET 和 SPECT。
  • 元数据就是图片中所描述的信息。无论在什么格式的文件中,都存在一些超越像素数据并且和图像相关的信息。这类被称作元数据的信息通常都以头部的形式储在文件的起始部分,它至少会包含以下信息:图像矩阵的维度、空间精度、像素深度以及光度解释。
  • 像素数据——这里存储的是像素数值的大小。根据不同的数据类型,像素数据可能以整型或者浮点型的类型存储,使用表达数据所需的最少的数据位。

所以,图像的大小=头部大小(包含元数据)+行×列×像素深度×帧的数量

医疗图像的格式

放射生物图像中主要有六种格式(截止 2017 年 5 月 ),其中 DICOM 和 NIFTI 是最常用的。

  1. DICOM(医疗中的数字图像和通信)
  2. NIFTI(神经影像学信息技术计划)
  3. PAR/REC(飞利浦 MRI 扫描格式)
  4. ANALYZE(Mayo 医疗成像)
  5. NRRD(近乎原始光栅数据)
  6. MNIC 格式
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