Как обрабатывать 3D медицинские изображения с использованием Python и SimpleITK
Обработка 3D медицинских изображений с использованием Python и SimpleITK руководство
3 медицинских формата изображений, с которыми мы ежедневно работаем в качестве консультантов по искусственному интеллекту в области медицинской визуализации, и как мы их обрабатываем с помощью Python
Я ежедневно работаю с проблемами медицинской визуализации. Это позволяет мне сталкиваться с различными форматами, в которых представлены медицинские изображения.
В этой статье я расскажу о 3 форматах файлов, с которыми мы постоянно работаем. Я поделюсь тем, что это за форматы и как их обрабатывать с помощью Python.
Форматы медицинских изображений
DICOM (цифровая визуализация и коммуникация в медицине)
- Стандарт отрасли: Используется преимущественно в радиологии и часто непосредственно устройствами визуализации.
- Подробная метаданные: Содержит информацию о пациенте, параметры визуализации и детали приобретения изображения.
- Структура: Упаковывает несколько 2D срезов для формирования 3D изображения.
- Использование: Идеально подходит для клинических приложений и интеграции в PACS.
NIFTI (инициатива в области нейровизуализации)
- Визуализация мозга: В основном разработан для нейровизуализации, но все чаще используется и в других задачах медицинской визуализации, не связанных с мозгом.
- Структура: Одиночное хранение данных 3D или 4D (включает временные ряды данных).
- Информация заголовка: Содержит пространственные и временные метаданные.
- Использование: Ориентировано на исследования, особенно на изучение функционального МРТ.
NRRD (почти сырые растровые данные)
- Разделение заголовка и основного тела: Может хранить метаданные отдельно от изображения.
- Расширяемость: Открытый формат с легко настраиваемыми свойствами.
- Использование: Применяется в продвинутых приложениях визуализации и исследованиях.
Загрузка и обработка медицинских изображений на Python
Теперь, когда мы рассмотрели три широко используемых формата данных в медицинской визуализации, давайте посмотрим, как мы можем загрузить эти изображения и обрабатывать их на Python.
