【医学图像分割】CT医学图像的预处理（重采样）

CT图像中存在两个基本概念，窗口（window width）和窗位（window center），用于选取感兴趣的CT值范围，因为人体各组织结构不同，对X线吸收程度各异，形成不同的CT值，因此可以利用CT值来鉴别组织的性质。CT值的单位为Hounsfield

Hounsfield单位(HU)是计算机断层扫描(CT)中普遍使用的无量纲单位，用于标准、便捷的表达CT数值。Hounsfield单位是通过对测量得到的衰减系数进行线性变换得到的。这种转换是基于空气和的密度，其中纯水被定义为0 Hounsfield单元，空气被定义为-1000 Hounsfield单元。组织密度越大，x射线吸收越强，其值为正，呈亮信号;密度较低的组织，x射线吸收较少，显示负值，呈暗信号。Hounsfield单位是以1979年诺贝尔生理学或医学奖得主Godfrey Hounsfield爵士的名字命名的，以表彰他在CT的发明中所做的贡献。

窗宽是CT图像上显示的CT值范围，在此CT值范围内的组织和病变均以不同的模拟灰度显示。而CT值高于此范围的组织和病变，无论高出程度有多少，均以白影显示，不再有灰度差异; 反之，低于此范围的组织结构，不论低的程度有多少，均以黑影显示，也无灰度差别。增大窗宽，则图像所示CT值范围加大，显示具有不同密度的组织结构增多，但各结构之间的灰度差别减少。减小窗宽，则显示的组织结构减少，然而各结构之间的灰度差别增加。如观察脑质的窗宽常为-15~+85H，即密度在-15 ~+85H范围内的各种结构如脑质和脑脊液间隙均以不同灰度显示。而高于+85H的组织结构如骨质几颅内钙化，其间虽有密度差，但均以白影显示，无灰度差别;而低于-15H组织结构如皮下脂肪及乳突内气体均以黑影显示，其间也无灰度差别。

窗位是窗的中心位置，同样的窗宽，由于窗位不同，其所包括CT值范围的CT值也有差异。例如窗宽同为100H，当窗位为0H时，其CT值范围为-50 ~ +50H ; 如窗位为+35H时，则CT值范围为-15~+85H。通常，欲观察某以组织结构及发生的病变，应以该组织的CT值为窗位。例如脑质CT值约为+35H，则观察脑组织及其病变时，选择窗位以+35H为妥。

(1) 液体CT值：-10~10Hu，水的CT值为0Hu;

(2) 空气CT值：-1000Hu;

(3) 脂肪CT值：-10~90Hu;

(4) 肝脾肾、脑实质等软组织CT值：20~50Hu;

(5) 骨性组织CT值一般超过300Hu；骨皮质一般CT值超过+1000Hu;

(6) 腹部常用CT值：-160~240Hu

下边是对腹部窗口的图像预处理：

对于一张大小为128*128的彩色图像，其在计算机中可以表示为128*128*3的矩阵，其中每一个像素点的取值范围为0-255，不同的数值代表不同的亮度。但是对于医疗图像其是由若干个slice组成的，假设每一个slice的大小为512*512的单通道的图像，其中每一个像素点表示的是一个体素的取值，其范围可以-1000~2000之间。接下来通过以胰腺分割数据集中PANCREAS_0015.nii.gz为例，对医疗图像中体素这个概念进行讲解。Spacing(0.78125, 0.78125, 1.0)表示的是原始图像体素的大小，也可以将Spacing想象成大小为(0.78125, 0.78125, 1.0)的长方体。而原始图像的Size为 (512, 512, 247)，表示的是原始在X轴，Y轴，Z轴中体素的个数。原始图像的size*对应的Spacing既可以得到真实3D图像大小（512*0.78125，512*0.78125，247*1 ），在图像重采样只是修改体素的大小，而真实3D图像大小是保持不变的，因此假设我们将Spacing修改成(1.0, 1.0, 2.0)的时候，则修改之后其对应的size应该为（（512*0.78125）/ 1.0，（512*0.78125）/ 1.0，（247*1 ）/ 2.0）即（400, 400, 124）。

重采样代码：

按照图像的中心裁剪：