常见的医学影像数据格式及其读取与保存

Posted 2022-12-01 Paul-Huang

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——$图像深度、光度表示、元数据和像素数据$。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”。而核医学图像，比如正电子发射断层图像（PET）和单光子发射断层图像（SPECT），通常都是以彩色映射或调色板来显示的。

• $元数据$是用于描述图像的信息。它可能看起来会比较奇怪，但是在任何一个文件格式中，除了像素数据之外，图像还有一些其他的相关信息。这样的图像信息被称为“元数据”，它通常以“数据头”的格式被储存在文件的开头，涵盖了图像矩阵维度、空间分辨率、像素深度和光度表示等信息。

• $像素数据$是储存像素数值的位置。根据数据类型的不同，像素数据使用数值显示所需的最小字节数，以整点或浮点数的格式储存

$$\text{图像大小}=\text{数据头大小(包括元数据)}+\text{行数}\times \text{栏数}\times \text{像素深度(图像帧数)}\text{\hspace{1em}(1.1)}$$

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2. 常见的医学影像数据格式

2.1 DICOM数据存储格式

• 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。

2.2 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。

2.3 Analyze数据存储格式

• 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。

2.4 NIfTI数据存储格式

• 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）。

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3. 读取.nii.gz文件

3.1 读取.nii.gz文件获取三维视角

import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
from matplotlib import pylab as plt
import nibabel as nib
from nibabel.viewers import OrthoSlicer3D

example_filename = './fixed.nii.gz'
img = nib.load(example_filename)
OrthoSlicer3D(img.dataobj).show()

3.2 读取.nii.gz文件获取水平切面图

#查看和显示nii.gz文件

import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
from matplotlib import pylab as plt
import nibabel as nib

example_filename = './fixed.nii.gz'
img = nib.load(example_filename)
width, height, queue = img.dataobj.shape
num = 1
for i in range(0, queue, 8):
    img_arr = img.dataobj[:, :, i]
    plt.subplot(5, 4, num)
    plt.imshow(img_arr, cmap='gray')
    num += 1

plt.show()

4. .npz文件处理

有些时候，会把图像和标签放入.npz文件中，因此需要对它进行处理。

• 写入npz文件参考文档：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.savez.html
• 读取npz文件参考文档：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.load.html

4.1 读取与保存

• 使用np.savez()函数可以将多个数组保存到同一个文件中。
  • np.savez()函数的第一个参数是文件名，其后的参数都是需要保存的数组。传递数组时可以使用关键字参数为数组命名，非关键字参数传递的数组会自动起名为arr_0、arr_1……
  • np.savez()函数输出的是一个扩展名为.npz的压缩文件，它包含多个与保存的数组对应的npy文件（由save()函数保存），文件名对应数组名
• 读取.npz文件时使用np.load()函数，返回的是一个类似于字典的对象，因此可以通过数组名作为关键字对多个数组进行访问。

import numpy as np

# 将多个数组保存到磁盘
a = np.arange(5)
b = np.arange(6)
c = np.arange(7)
np.savez('test', a, b, c_array=c)  # c_array是数组c的命名
# 读取数组
data = np.load('test.npz')  #类似于字典‘arr_0’:a,’arr_1’:b,’c_array’:c
print('arr_0 : ', data['arr_0'])
print('arr_1 : ', data['arr_1'])
print('c_array : ', data['c_array'])

--------------------------------------------------------------------------------
arr_0 :  [0 1 2 3 4]
arr_1 :  [0 1 2 3 4 5]
c_array :  [0 1 2 3 4 5 6]

参考

1. 医学图像了解
2. 常见的医学影像数据格式
3. 如何读取NIFTI格式图像（.nii文件）
4. python numpy 写入、读取 .npz 压缩文件
5. numpy——.npy和.npz文件