医学影像知识（二）：医学影像常见数据预处理方式

笔墨苍炎

医学图像数据分析是研究生物标记物并验证其准确性的过程，就像警察追踪嫌疑人一样，根据特征来识别目标并确认身份。这过程包括筛选特征以及验证结论的正确性。
医学图像涵盖了病理图像、影像图像（如X光、CT扫描、MRI图像）和检验图像等。我们将重点介绍对影像图像的数据分析。比如，CT图像是由不同灰度构成的，医生通过观察图像上的异常特征来做出疾病诊断，比如肺癌病变通常呈现为肿块，具有特定的边缘特征。
不过，这些特征通常是肉眼观察得出的。我们可以利用工具来提取更多特征，因为提取的特征越多，我们获得的判断证据也越充分。获得特征后，我们可以进行各种分析，得出各种参数和数据，最终得出结果，如疾病类型、性质、良恶性等。因此，影像图像数据分析本质上就是特征分析的过程。
医学影像数据分析过程

                               
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不同的影像有不同的数据保存方式，其中医学影像主要为 dicom和nii格式。在图像的产生、传输和存储过程中都会不可避免地出现图像清晰度下降、对比度偏低和包含噪声等降质现象。因此我们需要进行图像预处理，即采用一些技术和方法优化图像的质量，为图像分析的后续过程打好基础。首先，为了看清医学影像组织需要根据文件中的窗宽窗位进行相应的调整，最后进行图像的预处理，包括图中提到的图像重采样、高斯过滤（去噪）、归一化处理等。那么我们详细介绍图像预处理的详细技术。
图像去噪

图像噪声就像普通照片上的颗粒点一样，它会影响图像的质量，给图像的内容带来一定的干扰。在原始医学图像中，大多数都包含噪声，这些噪声会显著影响医学图像的分析和处理，增加了对图像细节的识别和分析的难度。
因此，我们需要选择合适的图像去噪技术，以消除或减少图像中的噪声，从而降低对医学图像后续处理的不利影响。在医学图像去噪领域，平滑技术是目前最常用的技术，它包括频域去噪方法和空域去噪方法两大类别。

                               
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频域去噪方法（傅里叶变换，小波变换）

傅里叶变换
小波变换
空间域去噪方法（高斯滤波，算术均值滤波，中值滤波）

高斯滤波
算术均值滤波
中值滤波
在这里，我们将重点介绍一种常见的空域去噪方法，即中值滤波：
1.确定一个以某个像素为中心点的邻域。
2.将邻域中的像素按灰度级进行排序。
3.选择该组排序后的中间值作为输出像素值。
图像重采样

                               
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图像重采样

图像增强

图像增强是另一个重要的预处理步骤，它有助于改善图像的视觉质量和可分析性。以下是一些常见的图像增强技术：
直方图均衡化

直方图均衡化是一种用于增加图像对比度的方法。它通过重新分布图像的像素值，使得图像中的不同区域具有更均匀的像素分布。

                               
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对比度拉伸

对比度拉伸是一种用于增加图像对比度的简单方法。它可以通过拉伸图像的像素值范围来增强图像的细节。

                               
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图像归一化

图像归一化是确保图像具有一致的亮度和对比度，以便进行进一步的分析。这可以通过线性或非线性方法来实现，以使不同图像之间具有一致的可比性。
在医学影像领域，数据预处理是确保准确分析和诊断的关键步骤。通过适当的数据预处理，我们能够改善图像质量，减少噪声，增强对比度，并确保数据的一致性，从而为后续的医学图像分析提供可靠的基础。在将来的博客中，我们将更详细地讨论每个预处理步骤以及它们的具体实施方法。