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

изображение, сгенерированное DALL-E

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.