数字图像处理 基于python读取DICOM、NIfTI格式医学图像文件

一、医学图像

        医学图像标注最重要的进步之一是应用机器学习来评估图像，以实现更精确、更快、更准确的医学诊断。

        在应用机器学习 (ML)、人工智能 (AI) 或任何其他诊断算法之前，您需要知道注释软件可以处理两种最常见的医疗和保健图像文件格式，包括 DICOM 和 NIfTI。

        对于医学图像，数据类型会产生巨大的差异。与其他图像文件格式（例如 JPEG、PNG）不同，医疗保健专业人员需要查看更多细节，因此原始数据需要采用能够揭示人体、器官和大脑各层的格式。因此，需要 3D 图像或 2D 切片层，以便在进入图像处理阶段时，可以应用 3D 可视化和旋转来更清楚地了解医生试图诊断的医疗问题。

        计算机视觉和深度学习在医学诊断和分析过程中发挥着越来越重要的作用。因此，专业注释和标记工具的优势在于可以处理 DICOM 数据和 NIfTI 文件，以便可以有效地应用分段和其他标记方法。