深度学习下的医学图像分析（一）
当前، 深度学习技术处于科研领域的前沿。
基于深度学习技术的发展, 我们已经能够对图像与视频进行分析, 并将其应用到多种多样的设备上。
如自动驾驶汽车、无人机等。
这篇名为《艺术风格的神经算法》的研究性论文近期发布。该研究探讨了一种将艺术家风格与气质转移到图像中并生成新作品的方法。其他一些研究如GAN及其变体已为其发展奠定了基础。该算法能够生成与输入数据具有高度相似性的新样本。这使得半监督学习领域迎来了新的机遇；可以预期无监督学习将获得更大的突破
虽然这些调查研究局限于一般的图像领域，但我们设定的目标却是将其应用于医学图像领域，以此推动医疗保健的发展。本文将以图像处理技术和医学图像格式数据为基础，并对某些医学数据进行可视化处理。在后续的文章中，则将进一步探讨卷积神经网络的相关知识，并结合Keras框架来进行肺癌预测研究。
使用Python进行基本的图像处理
基于开源计算机视觉框架... OpenCV凭借其庞大的社区支持，在众多图像处理工具中脱颖而出，并且在与C++、Java及Python等多种编程语言之间的兼容性下成为了主流的选择。
目前，请您启动Jupyter Notebook程序，并确保cv2能够被成功导入到当前环境中。为了更好地进行后续操作，请确保已经安装了必要的库如NumPy和Matplotlib以辅助观察笔记本中的详细信息。
目前，请您检查一下您是否能够打开图片文件，并能否使用以下代码在您的笔记本电脑上正确显示图片？具体来说，请确保文件名为.png$或.jpg$并带有完整的路径。
基本的人脸检测
接下来我们要尝试有趣的人脸检测工作。我们将利用一个开源的人脸识别工具来进行人脸检测这一操作,该工具最初是由Rainer Lienhart开发的。在下面这篇帖子中,我们能够深入了解到基于层级式的人脸识别算法的具体实现细节：
在该文档中还包含较多运用OpenCV进行图像处理的案例（点击文档内可访问），人们能够随时查阅这些资料。掌握了基本的图像处理方法后，我们随后将开始学习'医学图像格式'的相关知识。
医学图像数据格式
医学图像遵循 DICOM 标准模式，并作为一个存储和交换医学图像数据的方案。该标准自 1985 年第一版发布以来已被修改过多次。该标准采用了文件格式体系与通信协议规范作为其基础。
文件格式—— DICOM文件格式作为存储所有病人体内医学影像的标准数据格式。
DICOM格式不仅记录了患者的个人基本信息如姓名、性别和年龄等关键数据，并且包含丰富的临床医学影像信息。
DICOM文件由 dedicated medical imaging equipment 创建。
医疗专业人士则通过 DICOM阅读器 和 专业的计算机辅助诊断系统 查看和分析医学影像数据，并据此进行疾病诊断。
通讯协议——DICOM主要用于在医疗档案中检索影像资料，并实现这些资料的重建显示。医院网络中的各种医学成像应用系统均采用DICOM协议进行数据交换。其中绝大多数是 DICOM 格式的图像数据；此外还包含一些患者的辅助资料以及治疗方案。还有一些网络功能涉及控制手术进程、安排术前计划以及提供状态反馈，并协助平衡医生与设备之间的负载。
下面的博客详细地介绍了DICOM标准：
分析DICOM图像
Pydicom 是一个极为优秀的 Python 工具包，在用于分析 DICOM 图像方面表现卓越。在这一部分中,我们将深入探讨 DICOM 图像如何在 Jupyter 笔记本中呈现出来。
使用pip安装pydicom下载安装OpenCV
Pydicom工具包安装完成后转回至Jupyter笔记本，并导入其中包含的dicom工具包及相关图表中的其他工具包到笔记本中。
在数据分析处理过程中会涉及应用的一系列工具包如pandas scipy skimage以及mpl_toolkit等
网上有很多免费的DICOM数据库，下面的这些数据库可能对你有所帮助：
Kaggle竞赛与数据库：这是我的最爱。这个平台包含了肺癌及糖尿病视网膜病变相关数据。
DICOM数据库平台：该平台是一个免费提供的在线医学影像和视频共享服务系统，其主要服务于教学与科研需求。
Osirix数据库：该数据库为我们提供了大量的人类数据，并通过多种成像手段获取这些信息。
人体数据集合的可视化：可视人体计划中的一部分位于这个数据集中；然而该数据集中的人体数据需要付费。
Zubal幻影：这个网站提供了关于两名男性CT和MRI图像的多个数据库。
下载dicom文件，并将其上传至你的jupyter笔记本。
现在，将DICOM图像加载到一个列表中。
第一步：在Jupyter笔记本上查看DICOM图像
在初始步骤中，在第一行的位置上进行操作。
接下来，我们计划计算3D NumPy 数组的总维度。这个数值等于此图像中的每个平面包含若干行和列像素，并延伸至三维坐标系中的X、Y、Z轴。为了准确测量三个维度的空间分布情况，在此过程中我们将使用'像素间距'参数来计算相邻平面之间的距离关系。这些信息将分别存储在常量'ConstPixelDims'和'ConstPixelSpacing'变量中。
第二步：进一步研究DICOM格式的细节
CT扫描技术中的基本单位被称为"胡斯菲尔德单元"（HU），该单位用于量化物质中的放射性密度。为确保测量结果的准确性无误，CT扫描设备必须经过严格的标准校准程序。以下将详细阐述CT扫描技术的相关工作流程：
每个像素都会被赋予一个数值（CT值），该数值代表相应体积内所有衰减值的平均量。该数字作为对比水的标准而确定下来，并按选定单位展示。这一单位被称为‘胡斯菲尔德单位’（HU），取名于Godfrey Hounsfield先生。
该任意单元设定水衰减值为零；而现代CT设备通常能达到4千HU以上；每个数值对应着不同的灰度等级，在极端端则分别对应着纯白和纯黑。
胡斯菲尔德规模（图片来自《CT的介绍》）
某些扫描设备具有柱状边缘特征；然而所得图像呈现矩形形态。对于位于边缘外侧的所有像素点，则将其设定为-2000。
CT扫描仪图像（图片来自《CT的介绍》）
第一步通常会将这些值设为零。随后，在计算过程中，则会将获得的结果乘以经过重新调节的斜率，并在此基础上加上一个截距项（通常存储在扫描过程中的元数据中），最后完成单位转换。
在后续的部分中，我们打算采用Kaggle的肺癌数据库和Keras中的卷积神经网络来开发后续部分的内容。
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看完三件事❤️
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