「PythonとSimpleITKを使用した3D医療画像データの処理方法」

「PythonとSimpleITKを使った3D医療画像データの処理手法」

医療画像AIコンサルタントとして日々取り扱う3つの医療画像形式と、Pythonを使用してそれらを処理する方法

私は日々医療画像の問題に取り組んでいます。これにより、医療画像に伴うさまざまな形式と関わることがあります。

この記事では、私たちが常に取り扱っている3つのファイル形式を紹介します。これらの形式とPythonを使用した処理方法を共有します。

医療画像データ形式

DICOM（医学のデジタル画像と通信）

• 業界標準： 主に放射線学で使用され、しばしば直接的に画像デバイスで使用されます。
• 豊富なメタデータ： 患者情報、画像パラメータ、取得の詳細を含みます。
• 構造： 複数の2Dスライスを1つの3D画像にまとめます。
• 使用法： 臨床応用やPACS統合に適しています。

NIFTI（神経画像情報技術イニシアティブ）

• 脳画像： 主に神経画像学のコミュニティ向けに設計されています。ただし、脳を関わらないその他の医療画像タスクでも、ますます幅広く使用されています。
• 構造： 3Dまたは4Dデータ（時間系列データを含む）の単一ファイルストレージ。
• ヘッダ情報： 空間的および時間的なメタデータを含みます。
• 使用法： 特に機能的MRI研究に重点が置かれます。

NRRD（ほぼ生のラスターデータ）

• ヘッダと本体の分離： メタデータを画像データから分離して保持できます。
• 拡張性： 容易に適応可能なオープン形式です。
• 使用法：高度な視覚化アプリケーションや研究目的に使用されます。

Pythonでの医療画像データの読み込みと操作

医療画像で広く使用される3つのデータ形式を学んだので、Pythonでこれらの画像を読み込み、操作する方法を見てみましょう。

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