Dicom - 正常化和標準化

Question

我是新興的醫學成像領域 - 並試圖解決這個問題（潛在的基本問題）。對於機器學習目的，我試圖對DICOM圖像庫進行標準化和標準化，以確保所有圖像具有相同的旋轉並且具有相同的比例（例如以mm爲單位）。我一直在玩Mango查看器，並且明白可以創建在這方面可能有幫助的轉換矩陣。然而，我有以下基本問題：

• 我原以爲圖像的縮放會改變圖像頭部中的像素間距。這個標籤不提供像素之間的距離，並且這不應該因縮放而改變嗎？
• 什麼是最簡單的方法來標準化圖像庫（理想情況下在Python中）？是否有可能，應該在所有圖像上提取平均像素間距，然後縮放所有圖像以匹配該平均值？還是有更智能的方法來確保縮放和旋轉的一致性？

提前許多感謝，W

Answer 1

能否使用該代碼不提供像素之間的距離，並應本 不會改變的縮放的結果？

將圖像體素想象爲固定的空間單位，這是對圖像進行採樣。當你應用你的變換時，你正在這些固定單位的空間內轉換/旋轉/縮放圖像。也就是說，體素的大小和形狀不會改變。他們只是對圖像的不同部分進行採樣。

您可以通過使體素變大或變小或改變其形狀（像素間距）來重新取樣圖像，但這可以獨立於您應用於圖像的變換。

什麼是最簡單的方法來標準化圖像庫（理想情況下在 python）？

一種選擇是FSL-FLIRT，雖然它僅接受以NIFTI格式的數據，所以你有你的DICOMs轉換爲NIFTI。另外還有this的FSL接口。

是否有可能並應該提取所有 圖像上的平均像素間距，然後縮放所有圖像以匹配該平均值？或者是否有更智能的方法來確保縮放和旋轉的一致性？

我想你只是選擇一個參考圖像來註冊你的所有其他圖像。沒有正確的答案：選擇最高分辨率的圖像/體素維度或平均或某些其他維度的重採樣都是合理的。