医学影像深度学习系列（六）- 了解MRI（上）-多通道3D图像

孟想成真

除了之前介绍的X-ray图像，还有一类常见的医学图像就是MRI图像。注意：本文说的MRI图像也许跟核磁共振仪直接产出的图像有一定语义上的差异，但是本文介绍的图像构成是直接用于卷积神经网络分析用的数据。
MRI图像非常特殊，并不像X-ray图像一样是2D的，它是一个3D图像，并且还是多通道的。
那么它是如何构成的呢？
首先要知道一个概念是 MRI sequence，可以参看维基百科：
MRI sequence包括不同的加权方式例如T1，T2等等。简单说，实际上你可以把 MRI sequence 理解为通过不同的磁共振扫描获得的对统一部位的病理成像

上图你可以看到，虽然是对同一个脑部切片的扫描，但是颜色及发病部位的成像是不同的，不同 MRI sequence所能展现的病灶不同，比如有的可以更好的呈现水肿，有的能更好的展现出血，因此，为了更好的得到病情的全部信息，甚至是得的病理部位，例如肿瘤，囊肿等的体积和位置，结合多个 MRI sequence 的信息是非常必要的。
每个 MRI sequence 都是由很多切片组成的一个3D图像，这个图像具有长，宽和高（深度），因此单个的 MRI sequence 是一个三维张量

下面这个图要更加直观一点

当我们将多个 MRI sequence 拼接在一起后，就会衍生出第四个维度，通道

因此，一张完整的MRI图像是一个四维张量，包含（长，宽，深，通道），这里的通道就是 MRI sequence 的数量。MRI 的通道数可以是4或者5或者更多。

这里需要额外注意的是，在2D图像中我们对图像中每一个点称为pixel，对应的，我们在3D图像中，对每一个点称为voxel。
下面是一个实际数据的例图，可以更好地帮助大家理解MRI图像和MRI sequence

这里的layer实际上可以长宽平面，长深平面，或者深宽平面，80就是第80个平面，比如这张图长宽深都是100，那这个80就可以理解为第80个长宽平面，第80个长深平面或者第80个深宽平面。channel 就是不同的 MRI sequence，这里的 MRI sequence 是4个。因此当我们查看一张MRI图像时，我们可以查看不同的 MRI sequence 的任意平面。





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