常见医学图像格式
eps正常范围
eps正常范围引言在医学领域，eps是一种图形格式，它被广泛用于存储和传输医学图像数据。
在临床实践中，eps常用于研究和诊断目的。
然而，对于eps的正常范围的理解对于正确解读医学图像非常重要。
本文将探讨eps的正常范围及其相关的重要考虑因素。
eps的定义和背景eps是一种可扩展矢量图形格式，它可以存储二维绘图和文本信息。
它的优势在于图像无损放大，因为它使用数学公式来描述图像和文本而不是像素化。
这使得eps 成为医学图像数据的一种常见格式。
eps的正常范围及其参考值eps的正常范围通常是指在特定条件下被认为是正常的数值范围。
这些范围根据不同的因素和参考值来定义。
下面是一些常见的eps参数和其正常范围的参考值：1. 像素密度像素密度是指在eps图像中每英寸的像素数。
通常，像素密度的正常范围在300-600像素/英寸之间。
较高的像素密度可以提供更高的细节和清晰度，但也会增加图像的文件大小。
2. 色彩模式eps图像可以采用不同的色彩模式，例如RGB、CMYK或灰度。
正常范围根据所需的图像色彩模式而异。
•RGB模式：正常范围是0-255的整数值，其中红、绿、蓝三个通道分别表示颜色的强度。
•CMYK模式：正常范围是0-100的百分比值，其中青、洋红、黄、黑四个通道分别表示颜色的强度。
•灰度模式：正常范围是0-255的整数值，表示图像的灰度级别。
3. 色彩深度色彩深度指的是每个色彩通道的位数。
常见的色彩深度有8位、16位和32位。
较高的色彩深度可以提供更丰富的颜色细节，但也会增加图像的文件大小。
4. 图像分辨率图像分辨率代表图像中每英寸的像素数。
通常，较高的图像分辨率可以提供更高的细节和清晰度，但也会增加图像的文件大小。
常见的图像分辨率范围是300-600像素/英寸。
5. 压缩算法eps图像可以使用不同的压缩算法来减小文件大小。
常见的压缩算法有无损压缩和有损压缩。
无损压缩可以保持图像质量，但也可能产生较大的文件大小。
医学影像格式
医学影像格式
医学影像格式主要有DICOM、NIFTI、PAR/REC、ANALYZE、NRRD和MINC这六种格式。
其中，DICOM和NIFTI是最常用的格式。
DICOM（医疗中的数字图像和通信）：是医疗影像中最常见的格式之一，一个DICOM文件包含了基本的病人信息以及图像信息。
DICOM是由美国国家电气制造商协会(NEMA)制定的标准。
NIFTI（神经影像学信息技术计划）：最初是为神经影像学发明的，其主要特点就是它包含两个能够将每个体素的索引(i,j,k)和它的空间位置(x,y,z)关联起来的仿射坐标。
此外，还有ANALYZE格式，其储存的每组数据包括两个文件，一个为头文件，扩展名为.hdr，包含图像的元数据；一个为数据文件，其扩展名为.img，包含二进制的图像资料。
这些医学影像格式为医疗影像的存储、传输和处理提供了标准化和便利。
医学图像格式分析与转换
医学图像格式分析与转换本文分为三个部分——医学图像及其组成、医学图像格式和医学图像的格式转换。
本文希望通过对深度学习的相关知识的介绍，最终达到医学图像分析的目的。
医学图像及其组成由Michele Larobina和Loredana Murino发表的论文，对本文即将展开的讨论来说是一个很好的信息参考。
Michele Larobina和Loredana Murino二人是意大利“生物架构和生物成像协会”（IBB）的成员。
IBB是意大利“国家研究委员会”的组成部分，同时也是意大利最大的公共研究机构。
我们的另一个参考信息资源是一篇题为《Working with the DICOM and NIfTI data standards in R》的论文。
•什么是医学图像？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。
•医学图像的组成医学图像组成医学图像有四个关键成分——像素深度、光度表示、元数据和像素数据。
这些成分与图像大小和图像分辨率有关。
图像深度（又称比特深度或颜色深度）是用来编码每个像素信息的比特数。
比如说，一个8比特的光栅可以有256个从0到255数值不等的图像深度。
“光度表示”解释了像素数据如何以正确的图像格式（单色或彩色图片）显示。
为了说明像素数值中是否存在色彩信息，我们将引入“每像素采样数”的概念。
单色图像只有一个“每像素采样”，而且图像中没有色彩信息。
图像是依靠由黑到白的灰阶来显示的，灰阶的数目很明显取决于用来储存样本的比特数。
在这里，灰阶数与像素深度是一致的。
医疗放射图像，比如CT 图像和磁共振（MR）图像，是一个灰阶的“光度表示”。
tiff格式解析
tiff格式解析Tiff（Tagged Image File Format）格式是一种非常常见的图像文件格式之一，它使用了一种灵活的结构来存储图像数据，其最早的版本于1986年发布，现在已经成为了一个通用的标准格式。
Tiff格式适用于不同类型的图像，从简单的黑白图像到高质量的彩色图像。
下面我们将详细解析Tiff格式，包括它的特点、结构以及应用领域等。
Tiff格式具有以下几个显著的特点：1.多平台支持：Tiff格式是一种跨平台的图像格式，因此可以在不同操作系统中轻松使用。
它在Windows、Mac、Linux等系统上都可以被广泛地支持和使用。
2.高质量压缩：Tiff格式支持无损压缩和有损压缩两种方式。
无损压缩可以保留原始图像的质量，并减小文件大小，而有损压缩可以进一步缩小文件的大小，但会损失一定的图像质量。
3.支持多通道和多帧：Tiff格式支持多通道和多帧的图像数据，使其非常适用于存储多个版本的图像（例如，RGB图像、CMYK图像等）以及一系列的图像帧（例如，动画）。
4.控制色彩空间：Tiff格式提供了灵活的色彩空间控制功能，可以支持多种色彩模型（例如，RGB、CMYK等），同时还能够存储色彩配置文件和颜色表等信息。
Tiff格式的文件结构相对复杂，它由一系列的IFD（Image File Directory）块组成，每个IFD块都包含了图像的相关信息，例如图像的宽度、高度、色彩模式、压缩方式等。
在Tiff格式中，可以存在多个IFD块，每个IFD块之间通过指针来连接。
IFD块是由一个或多个条目（Entry）组成，每个条目包含了一个标签（Tag）、一个数据类型（Type）和一个值（Value）。
标签指示了条目表示的信息类型，数据类型指示了值的类型，例如整型、浮点型或者字符串型，而值则是具体的数值或字符串。
Tiff格式最常用的数据类型包括以下几种：1. BYTE：8位无符号字节2. ASCII：8位ASCII字符3. SHORT：16位无符号整数4. LONG：32位无符号整数5. RATIONAL：两个LONG类型的分数，用于表示有理数6. FLOAT：32位浮点数7. DOUBLE：64位浮点数Tiff格式的解析一般通过读取文件头部的信息来获取图像的基本属性，然后根据图像的尺寸和压缩方式等信息，解析图像数据部分。
医学图像处理重点内容
第六节 图像的三维重建与可视化
1、掌握图像三维重建的基本方法： 面绘制技术 体绘制技术
第七节 图像存储与传输系统
1、掌握图像存储与传输系统的概念 2、了解与ＰＡＣＳ相关的几个医学信息系统
图像存储与传输系统（简称ＰＡＣＳ）是应用数字成像技 术、计算机技术和网络技术，对医学图像进行采集、 存储、传输、检索、显示、诊断、输出、管理、信息处理 的综合应用系统。 医院信息系统（ＨＩＳ）放射科信息系统（ＲＩＳ）
医学图像的配准与融合 虚拟现实技术
DICOM数据通信技术
PACS系统
医学图像处理的应用
1. 辅助医生诊断 2．仿真多角度扫描 3．数字解剖模型 4．手术教学训练 5．制定手术计划 6．手术导航与术中监护…
第二节 医学图像处理基础
1、掌握图像数字化的过程：采样和量化（分别 对图像质量的影响）
2、掌握常用的图像数据格式 3、掌握灰度直方图的概念及性质 4、掌握伪彩色与假彩色的概念 5、掌握常用的体数据文件的格式（DICOM3.0）
傅里叶变换的一个最大的问题是：它的参数 都是复数，在数据的描述上相当于实数的两倍， 不易计算。为此，我们希望有一种能够达到相同 功能但数据量又不大的变换。
在此期望下，产生了DCT变换。 DCT变换系数 是实数。
图像的低频能量集中在左上角，高频能量集中在右下角。
DCT变换在图像处理中的应用
离散余弦变换实际上是傅立叶变换的实数 部分。主要用于图像的压缩，如目前的国际压缩 标准的JPEG格式中就用到了DCT变换。对大多数 图像，离散余弦变换能将大多数的信息放到较少 的系数上去，提高编码效率。
描 述 人 体 功 能 或 代 谢 的 功 能 成 像 模 式 （ Functional Imaging Modality）。比如PET正电子发射断层扫描成像、 SPECT单光子发射断层扫描成像、fMRI功能磁共振成像等。
《深度学习与医学图像处理》随笔
《深度学习与医学图像处理》读书札记目录一、深度学习概述 (2)1.1 背景知识介绍 (3)1.2 深度学习的定义与发展历程 (4)二、深度学习在医学图像处理中的应用 (5)2.1 医学图像处理的重要性与挑战 (6)2.2 深度学习在医学图像处理中的优势与应用领域 (7)三、深度学习的基本原理与关键技术 (8)3.1 神经网络的基本原理 (10)3.2 卷积神经网络在医学图像处理中的应用 (11)3.3 循环神经网络与时间序列分析 (13)3.4 生成对抗网络在医学图像处理中的应用 (14)四、医学图像预处理与数据增强 (15)4.1 医学图像获取与格式转换 (17)4.2 医学图像预处理技术 (18)4.3 数据增强在医学图像处理中的应用 (20)五、基于深度学习的医学图像分割与识别 (21)5.1 医学图像分割的方法与技术 (23)5.2 基于深度学习的医学图像识别技术 (24)5.3 医学图像中病灶的自动检测与定位 (27)六、深度学习在医学影像分析中的应用案例 (28)一、深度学习概述深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它通过多层次的非线性变换来实现对复杂数据的表示和理解。
自20世纪80年代以来，深度学习已经在许多领域取得了显著的成功，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。
在医学图像处理领域，深度学习也逐渐崭露头角，为医生提供了更准确、更高效的诊断工具。
随着计算能力的提升和大量标注数据的可用性，深度学习在医学图像处理中的应用越来越广泛。
卷积神经网络(CNN)在肺结节检测、乳腺癌筛查、眼底病变诊断等方面取得了显著的成果。
生成对抗网络(GAN)也在图像分割、疾病分级等领域展现出了巨大的潜力。
深度学习在医学图像处理中仍面临一些挑战，如数据不平衡、过拟合、可解释性等问题。
为了克服这些困难，研究人员正在努力寻求新的模型结构、训练策略和评估指标，以提高深度学习在医学图像处理中的性能和可靠性。
几种常见ECG数据格式及对比
⼏种常见ECG数据格式及对⽐SCP、DICOM、HL7aECG、GDF格式及对⽐本⽂档⾸先给出SCP、DICOM、HL7aECG、GDF四种⼼电信号格式的具体数据结构，然后分析其各⾃的特点及适⽤范围。
⼀、SCP-ECG format这种格式是专门针对ECG数据的标准格式，其中包含了ECG数据波形，患者信息，ECG采集信息以及测量诊断信息等丰富内容。
SCP-ECG格式主要分为Title(2 bytes for CRC-checksum and 4 bytes for size of ECG record)和Section0-Section11两部分。
其中Title,Section0,Section1是必须有的，其他部分则是可选的。
具体数据结构如下：Table 1. Structure of SCP-ECG records.Mandatory 2 bytes - checksum - crc -CCITT over the entire record(excluding this word)Mandatory 4 bytes - (unsigned) size of the entire ecg record (in bytes)Mandatory (Section 0)pointers to data-areas in the recordMandatory (Section 1)header information - patient data/ecg acquisition dataOptional (Section 2)huffman tables used in encoding of ecg data (if used)Optional (Section 3)ecg lead definitionOptional (Section 4)QRS locations (if reference beats are encoded)Optional (Section 5)encoded reference beat data if reference beats are storedOptional (Section 6)"residual signal" after reference beat subtraction if reference beats are stored, otherwise encoded rhythm dataOptional (Section 7)global measurementsOptional (Section 8)textual diagnosis from the "interpretive" deviceOptional (Section 9)manufacturer specific diagnostic and over-reading data from the "interpretive" deviceOptional (Section 10)lead measurement resultsOptional(Section 11)universal statement codes resulting from the interpretation 缺点：（1）只⽀持静态⼼电信息，不⽀持信号平均⼼电即晚电位信息，不⽀持动态⼼电信息(HOLTER)和运动⼼电信息(Exer- cise ECG)等；（2）仅仅⽀持RS232串⼝传输，使⽤⼆进制⽅式存储不利于⽹络传输的信息交换；（3）使⽤的复杂压缩算法难以进⾏实现和测试，也不能⽀持预约等其他⼯作流。
DICOM医学图像文件格式解析与信息提取
（） ３ 完成特殊的工作（ 如在胶片上打印图像） ；
（） ４ 工作流程的管理（ 支持 ＷＯ Ｋ ＩＴ和状态 Ｒ ＬＳ 信息 ） ； （） ５ 可视图像的质量和一致性 。
简而 言 之 ， Ｉ Ｏ 标 准 是 基 于 内 容 的 医学 图 ＤＣ Ｍ
ＺＨｏ Ｆｅ ｇ Ｕ ｎ
【ｂｔ ｃ】 Ｔ ｉｐｐｒ ｒｆ ｅ ｒ ｅ ｔ ＩＯ ｔ ｄｒ，ｎ ｙｉｏ ｔ ＩＯ ｌ ｆ ｍ ｔｔｅ ｓ ｏ Ｅ Ｄ Ａｓ ｆ ｈ ＤＣ Ｍ ｆ ｒ ａ， ｅ ｆ Ａ — ｓ ｉｌ ｃｂ ｅ ａ ｄ ｌ ｓ ｅ ｉ ｏ ｅ ｈ ｕ Ｌ
Ｍ ｄ ｉ ）是美 国放射学会 和美 国电器制造商协会 ｅｉｎ ， ｃｅ 组织制定的专 门用于医学 图像存储和传输的标准 。 经过十多年的发展 ， 该标 准已经被 医疗设备生产商 和医疗界广泛接受 ， 为医学 图像信息学领域的国 成
际通 用标 准 。
信息对象可以完成五个方面的功能 ： （） １传输和存储完整 的对象 （ 如图像 、 波形和文
据元素一 一对应。它 由组号 和元素 号构成 ， 如 例 （０ ８０２ ） ０ ０ ，０ ０就是组号为 ０ ００ ， ｘ０ ８元素号为 ＯＯ ２ ｘ ００ 的“ 检查 日期” 数据元素 的 Ｔ ｇ ａ 号。Ｄ Ｃ Ｍ 的数据 ＩＯ 字典定义 了许多数据元素标记 ， 涵盖 了大多数 的应
用需 要 。组号 为偶 数 的 是标 准 数 据元 素 ， 体 含 义 具 在 ＤＩＯＭ 的数 据 字 典 中定 义 ； 号 为 奇 数 的为 私 Ｃ 组
・
有数据元素 ， 由用户在使用过程中定义。
３ ・ ２
第 １ 卷・ ５ １ 第 期
周峰 ： Ｉ Ｏ 医学 图像文件格式解析与信息提取 ＤＣ Ｍ
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附录C 图像格式
译者：Synge
发表时间：2012-05-03浏览量：1604评论数：0挑错数：0
翻译：xiaoqiao
在fMRI的早期，由于大多数据都用不同研究脉冲序列采集，然后离线大量重建，而且各研究中心文件格式各不相同、大多数的分析软件也都是各研究单位内部编写运用。
如果这些数据不同其他中心交流，数据的格式不影响他们的使用。
因此图像格式就像巴别塔似的多式多样。
随着fMRI领域的不断发展，几种标准的文件格式逐渐得到了应用，数据分析软件包的使用促进了这些文件格式在不同研究中心和实验室的广泛运用，直到近期仍有多种形式的文件格式存在。
这种境况在过去的10年里随着公认的NIfTI格式的发展和广泛认可而优化。
该附录就fMRI资料存储的常见问题以及重要的文件格式做一概述，
3.1 数据存储
正如第2章所述，MRI数据的存储常采用二进制数据格式，如8位或16位。
因此，磁盘上数据文件的大小就是数据图像的大小和维度，如保存维度128 ×128×96的16位图像需要25,165,824位(3 兆字节)。
为了保存图像的更多信息，我们希望保存原始数据，即元数据。
元数据包含了图像的各种信息，如图像维度及数据类型等。
这点很重要，因为可以获得二进制数据所不知道的信息，例如，图像是128 ×128×96维度的16位图像采集还是128 ×128×192维度的8位图像采集。
在这里我们主要讨论不同的图像格式保存不同的数量及种类的元数据。
MRI的结构图像通常保存为三维的资料格式。
fMRI数据是一系列的图像采集，可以保存为三维格式，也可以保存为四维文件格式（第4维为时间）。
通常，我们尽可能保存为四维数据格式，这样可以减少文件数量，但是有些数据分析软件包不能处理四维数据。
3.2 文件格式
神经影像的发展中出现了很多不同图像格式，常见的格式见表1.在这里我们就DICOM、Analyze和NIfTI最重要的三种格式做一讨论。
表1. 常见医学图像格式
Analyze .img/.hdr Analyze软件, 梅奥临床医学中心
DICOM 无ACR/NEMA协会
NIfTI .nii或.img/.hdr NIH影像学信息工具倡议
MINC .mnc 蒙特利尔神经学研究所（MNI，扩展名NetCDF)
3.2.1 DICOM格式
现今大多MRI仪器采集后的重建数据为DICOM格式。
该数据格式源于美国放射学协会（ACR）和国际电子产品制造商协会（NEMA）。
DICOM不仅仅是图像的存储格式，而且是不同成像系统的不同形式数据之间转换的模式，MRI图像只是其中一种特殊形式。
目
前使用的DICOM遵照1993年协议，且目前主要的MRI仪器供应商都支持该格式。
通常，DICOM把每一层图像都作为一个独立的文件，这些文件用数字命名从而反映相对应的图像层数（在不同的系统有一定差异）。
文件中包含文件头信息，且必须要特定的软件才能打开使用。
在所有格式中，DICOM包含了大量的元数据信息在文件头中，包括仪器信息、图像采集参数以及病人信息资料。
尽管DICOM是MRI采集的标准输出格式，但是，数据分析前往往要把DICOM格式转化为其他分析格式，这主要是因为DICOM数据比较庞大。
由于DICOM把每层图像都存储为独立文件，这会导致产生大量较小的数字文件，从而堵塞文件系统，降低分析速度。
有很多免费工具可以把DICOM数据转换为其他存储格式。
*
3.2.1.1 Mosaic数据存储格式
有些MRI的脉冲序列（特别是西门子MRI系统）把fMRI的DICOM数据存储为Mosaic 格式。
这种格式中，每个图像文件中包含1个mosaic文件，而实际是16层的图像。
该存储格式就节约了大量的存储空间。
大多情况下，仪器生产商宁愿保存为256×256，而fMRI 图像的矩阵为64×64。
因此，分析前必须解压缩mosaic图像，使之成为三维或四维文件从而符合分析软件需要的格式。
3.2.2 Analyze格式
最知名的曾使用过的MRI数据格式为Analyze格式，它是由梅奥临床医学中心使用同名的分析软件包而得名（由于费用问题而仅用于fMRI）。
Analyze格式储存的每组数据组包含2个文件，一个为数据文件，其扩展名为.img，包含二进制的图像资料；另外一个为头文件，扩展名为.hdr，包含图像的元数据。
在fMRI 的早期，Analyze格式最常用的格式，但现在逐渐被NIfTI格式所取代。
Analyze格式主要不足就是头文件不能真正反映元数据。
3.2.3 NIfTI格式
为了减少不同研究中心及数据分析软件共享数据后存在的问题，2000年美国国家精神研究所、国立神经疾病与脑卒中研究所的研究小组创建了新的数据存储格式。
2004年，新的数据格式的第一个版本即NIfTI-1格式发布，它是Analyze 7.5格式的延伸且增加了相当数量的元数据。
NIfTI格式最重要的特征就是能反应MRI仪器的像素指数与空间位置。
如果使用得当，能帮助我们准确定向，如能帮我们确定哪边代表的是左脑。
标准NIfTI图像的扩展名是.nii，包含了头文件及图像资料。
由于NIfTI格式和Analyze 格式的关系，因此NIfTI格式也可使用独立的图像文件（.img）和头文件（.hdr）。
单独的.nii 格式文件的优势就是可以用标准的压缩软件（如gzip），而且一些分析软件包（如FSL）可以直接读取和写入压缩的.nii文件（扩展名为.nii.gz）。
* 由于某些原因，在影像研究者倾向于发展使用自己的文件格式转换程序而不是已经存在的图像转换软件。
就我们观点来说，这是浪费时间，而且会增加潜在的资源错误。
神经影像领域里有很多亟待解决的问题值得智慧的科研人员去研究，而把DICOM格式转换为其他标准图像格式并不属于该领域。