医学图像文件格式外文翻译资料

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医学图像文件格式

Michele Larobina amp; Loredana Murino

摘要：对于希望处理医学图像的人而言，图像文件格式通常是一个混乱的方面。本文

介绍了目前用于医学影像学的主要文件格式：Analyze， Nifti，Minc和医学数字成像和通信标准（(Dicom）。首先介绍所有文件格式通用的概念，如像素深度，光度解释，元数据和像素数据。然后讨论各种格式的特点和优势。该评论的结论是对医学图像文件格式的未来趋势进行了一些预测性的考察。

关键词：医学影像 图像处理 文件格式 Dicom Nifti

介绍：

图像文件格式提供了一种标准化的方式来存储描述计算机文件中的图像的信息。医学图像数据集通常包括表示解剖体积到图像平面（投影或平面成像）的投影的一个或多个图像，表示通过体积（断层图像或多层二维成像）的薄片的一系列图像， 来自体积（体积或三维成像）的一组数据，或者随着时间的推移相同断层摄影或体积图像的多次采集以产生动态的一系列采集（四维成像）。文件格式描述图像数据如何组织在图像文件内，以及如何通过软件解释像素数据以进行正确的加载和可视化。

本文的结构如下. 首先，审查所有图像文件格式通用的一些基本概念。这些概念包括：像素深度，光度解释，元数据和像素数据。然后，提供了用于医学成像，分析，神经影像学信息技术计划（Nifti），Minc和医学数字成像与通信（Dicom）的四种主要文件格式的描述。最后，讨论了审查格式的劣势和优势，并对医学图像文件格式领域的未来发展方向进行了一些考虑。

基本概念：

医学图像是以称为像素或体素的像素阵列的形式的解剖区域的内部结构或功能的表示。它是一个离散的表示，它是将数值映射到空间的位置的采样/重建过程。用于描述特定采集模态的视野的像素数目是可以描绘解剖结构或功能的细节的表达。像素的数值表示取决于成像模式，采集方案，重建以及最后的后处理。

1：像素深度

像素深度是用于对每个像素的信息进行编码的位数。每个图像都存储在一个文件中，并以一组字节的形式保存在计算机的内存中。字节是8位的组，表示可存储在计算机存储器中的最小数量。这意味着如果一个256times;256像素 的像素的像素深度为12或16位，则计算机将始终存储每个像素两个字节，然后在两种情况下，像素数据将需要256times;256times;2 = 131,072字节的存储器。像素深度为每像素2个字节，可以编码和存储0到65,535之间的整数。或者，可以使用15位表示-32,768到 32,767之间的整数来表示数字，并且用1位表示符号。图像数据也可以是实数。电气和电子工程师协会创建了一个标准（IEEE-754），其中定义了浮点数二进制编码的两种基本格式：单精度32位和双精度64位。该标准解决了利用n位（2n-1）序列可获得的有限数量的组合可以表示实数的连续范围的精度问题。虽然不寻常，像素可以存储复数。 复数数据具有被称为实数对的实部和虚部分量。 因此，复杂数据通常具有用于表示单个实数的像素深度的两倍。从上一个概述出发，像素深度是与二进制表示要存储在像素中的信息量所需的存储器空间有关的概念。

2 ：光度解释

光度解释指定如何将像素数据解释为正确的图像显示为单色或彩色图像。为指定颜色信息是否存储在图像像素值中，我们将介绍每像素采样的概念（也称为通道数）。单色图像每像素有一个样本，图像中不存储颜色信息。使用从黑色到白色的灰度级别来显示图像。灰色阴影的数量明显地取决于用于存储样本的位数，在这种情况下，与样本深度一致。临床放射学图像，如x射线计算机断层扫描（CT）和磁共振（MR）图像具有灰度光度解释。核医学图像，如正电子发射断层扫描（PET）和单光子发射断层扫描（SPECT），通常用彩色图或调色板显示。在这种情况下，图像的每个像素与预定义的颜色图中的颜色相关联，但是颜色仅关注显示，并且是与像素值相关联并且不真正存储在像素值中的信息。图像每像素仍然有一个样本，据说是伪色。为了将颜色信息编码成像素，我们通常需要每像素多个样本，并采用指定如何获得组合样本的颜色的 颜色模型[1]。通常，每个样品或颜色分量保留8位。通过将采样深度（每个采样使用的位数）乘以每像素的采样数来计算像素深度。通常使用红绿蓝色模型（简称为RGB）存储超声图像。该像素应该是三原色的组合，并且每个像素存储三个样本。图像的像素深度为24位，据说是真实的。例如，颜色用于编码多普勒超声中的血流方向（和速度），以在灰度解剖图像上显示附加的“功能”信息作为彩色覆盖物，如在fMRI激活位点的情况下，以同时显示功能和解剖学 图像如PET / CT或PET / MRI，有时代替灰色调，以突出信号差异。

3： 元数据

元数据是描述图像的信息。 看起来很奇怪，但是在任何文件格式中，始终存在与像素数据之外的图像相关联的信息。称为元数据的这种信息通常作为标题存储在文件的开头，并且至少包含图像矩阵维，空间分辨率，像素深度和光度解释。由于元数据，软件应用程序能够通过双击或将图像图标拖动到应用程序的图标上来识别并正确打开支持的文件格式的图像。在医学图像的情况下，由于图像本身的性质，元数据具有更广泛的作用。来自诊断模式的图像通常具有关于如何产生图像的信息。例如，磁共振图像将具有与所使用的脉冲序列相关的参数，例如定时信息，翻转角度，采集次数等，而像PET图像一样的核医学图像将具有关于注射的放射性药物和患者重量的信息。这些数据允许像OsiriX 这样的软件即时转换标准摄取值（SUV）中的像素值，而无需真正将SUV值写入文件。后处理文件格式具有基本上描述像素数据的更简单的元数据部分。元数据中的不同内容是由诊断模式和后处理图像产生的图像之间的主要区别。元数据是一种强大的工具，用于为临床和研究目的注释和利用图像相关信息，并组织和检索存档图像和相关数据。

4： 像素数据

这是存储像素数值的部分。 根据数据类型，像素数据使用表示值所需的最小字节数存储为整数或浮点数。观察由断层成像模式生成的图像，并发送到图像存档和通信系统（PACS）或阅读站，诸如CT和MR等放射学图像以及现代核医学模式（如PET和SPECT）将每个像素的16位存储为整数。尽管最终具有比例因子规格的整数对于“前端”图像是足够的，但是在任何后处理流水线中使用浮点数据类型都是频繁的，因为它是解决计算的最自然的表示。即使该数据类型不常见，图像数据也可能是复杂类型，并且可以通过将实部和虚部存储为单独的图像来绕过图像数据。复杂的数据的一个例子是由在MRI重建（所谓的k空间）如果您选择保存幅值和相位图像之前或重建之后 ，获得的数据阵列提供。

无论使用两个或更多个字节存储像素的值时，应该考虑到计算机存储字节的顺序不是唯一的。如果用b1，b2表示16位字的两个字节，则计算机可以将该字存储为（b1：b2）或（b2：b1）。术语“小端”表示最低有效字节首先存储，而大端字节是要存储的最高有效字节。这个问题通常与计算机硬件所基于的处理器有关，并且考虑使用每像素8位以上的所有数据进行编码。在采用固定尺寸标题的格式中，像素数据在跳过标题长度之后从固定位置开始。在可变长度标题的情况下，像素数据的起始位置由标签或指针标记。无论如何，为了计算像素数据大小，我们必须做：行 times; 列 times; 像素深度 times;（帧数）； 像素深度以字节表示，图像文件大小将由以下公式给出：标题尺寸 ＋像素数据大小。在未压缩数据的情况下，这两个表达式都是有效的。图像数据也可以被压缩以减少对存储和传输的要求，在这种情况下，文件大小会因为采用的压缩技术而降低。一般而言，压缩可能是可逆的（无损的）或不可逆的（有损耗的）。无损压缩技术允许在图像存储方面获得适度的增益。有损技术允许以信息丢失为代价的更大的优势，但是由于这个原因，它们在医学成像领域的使用是有争议的。目前还不清楚在什么条件下的图像和/或定量的后处理程序的读出不受信息丢失的影响。另一方面，采用以丢失低或中等的信息的有损压缩方案代替无损的压缩方案可能似乎没有道理

文件格式

医学图像文件格式可以分为两类。第一种是用于标准化诊断模式生成的图像的格式，例如Dicom。第二种是为了促进和加强后处理分析而诞生的格式，例如Analyze，Nifti和Minc。医疗图像文件通常使用以下两种可能的配置之一进行存储。其中单个文件包含元数据和图像数据，其中的数据存储在文件的开头。 这种范例被Dicom，Minc和Nifti文件格式使用，即使它被其他格式允许。 第二个配置将元数据存储在一个文件中，图像数据存储在第二个文件中。 Analyze文件格式使用双文件范例（.hdr和.img）。在本节中，我们将介绍一些当前使用的最流行的格式：Analyze，Nifti，Minc和Dicom。 表1总结了所描述的文件格式的特征。历史上，第一个旨在创造的项目之一医学成像领域的标准化文件格式是Interfile格式[8]。它成立于20世纪80年代，多年来一直用于交换核医学图像。Interfile图像由一对文件组成，一个文件包含ASCII格式的元数据信息，标准调用管理信息，另一个包含图像数据。可以使用普通文本编辑器查看和编辑Interfile头文件。

Analyze

Analyze7.5是在20世纪80年代末创建的商业软件Analyze在美国明尼苏达州罗切斯特梅奥诊所开发的格式。数十年来 ，此种格式是标准的“事实上”的医疗成像后处理。该分析格式的深层用意是，它被设计为多维数据（体积）。实际上，它可以存储在一个文件3D或4D数据中（第四维度通常是时间信息）。Analyze 7.5 volume由两个二进制文件组成：包含体素原始数据的扩展名为“.img”的图像文件和包含元数据的扩展名为“.hdr”的头文件，例如x，y，z方向中的像素数，体素大小和数据类型。标题具有348字节的固定大小，并且被描述为C编程语言中的结构。标题的读取和编辑需要一个软件实用程序。这种格式在今天被认为是“过时的”，但它仍然被许多处理软件包，查看器和转换实用程序广泛使用和支持。在最新版本的Analyze软件中使用的新版本的格式（AnalyzeAVW）在这里没有讨论，因为它不是普遍的。分析7.5不支持某些基本数据类型，包括无符号16位，这有时可能是强制用户使用比例因子或切换到32位像素深度的限制。 此外，格式不存储足够的信息来明确地建立图像方向。

Nifti

Nifti是由美国国立卫生研究院于2000年初创建的一种文件格式，旨在创建一种维护分析格式优势，但是克服其缺点的的神经成像格式。Nifti实际上可以被认为是一种修订的Analyze格式。该格式填充了Analyze 7.5标题中存在的一些未使用/很少使用的字段，以存储新的信息，如图像方向，目的是避免大脑学习中的左右歧义。此外，Nifti还支持Analyze格式中未考虑的数据类型，如无符号16位。虽然格式还允许将头文件和像素数据存储在单独的文件中，但是图像通常被保存为单个“.nii”文件，在此文件中头文件和像素数据被合并。在“.hdr”和“.img”数据存储的情况下，头文件的大小为348字节，在单个“.nii”文件的情况下为352字节的大小，最后存在四个额外的字节，，基本上使大小为16的倍数，并且还提供存储附加元数据的方式，在这种情况下，这4个字节是非零的。此外还描述了扩展加权磁共振数据处理的扩展Nifti格式的实际实现。该Nifti格式允许存储在空间中的图像体积的取向的双重方式。第一个，包括一个旋转加一个平移，要使用tomap体元坐标到扫描仪参考框架; 这种“刚体”变换使用“四元数”进行编码。 第二种方法用于保存一个更一般的线性变换的12个参数，其定义了图像体积与基于标准或基于模板的坐标系的对齐。 这种空间归一化任务在脑功能图像分析中是常见的。

Nifti格式已经迅速取代了神经成像研究中的分析，被采用为一些最广泛的公共领域软件包的默认格式，如FSL [12]，SPM [13]和AFNI [14]。 许多观众和图像分析软件，如3D Slicer ，ImageJ 和OsiriX以及其他新兴软件，如R 和Nibabel ，除了各种转换实用程序之外，还支持该格式。标准的更新版本，即开发用于管理较大数据集的Nifti-2已在2011年定义。该新版本将64位整数取代在Nifti-1中16位，消除了大小限制为32,767的限制。 这个更新版本几乎保留了Nifti-1的几乎所有特性，但是为了保证一些标题字段的双重精度，它具有544字节的头文件。

Minc

Minc文件格式是从1992年开始在蒙特利尔神经病学研究所（MNI）开发的，为医学成像提供灵活的数据格式。Minc格式（Minc1）的第一个版本基于标准的网络通用数据格式（NetCDF）。随后，为了克服支持大数据文件和提供其他新功能的限制，Minc开发团队选择从NetCDF切换到分层数据格式版本5（HDF5）。这个新版本与前一个版本不兼容，被称为Minc2。该格式主要由MNI脑成像中心开发的软件工具，即查看器和处理软件库使用。允许从Dicom和Nifti格式转换到Minc1和Minc2之间的一组实用程序已经由同一组提供。

Dicom

Dicom标准由美国放射学院和美国电气制造商协会成立。尽管1993年出生日期，但是在20世纪90年代末期，Dicom标准才真正引入到成像部门。，Dicom标准是每个医学影像部门的骨干。 通常在诊断医学图像的获取，交换和可用性方面的附加值通常是巨大的。 Dicom不仅是一种文件

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