【影像组学入门百问】#4----#11

#4-不会编程能做影像组学吗？

能，但很难。
尽管有软件将分类、回归算法"傻瓜化"，简单地点击鼠标、敲键盘即可实现。

但扩展性等问题不足，难以适应科研的发展。。

#5-使用什么计算机语言进行影像组学研究？

C, C++, Matlab等诸多编程语言均可进行影像组学研究。
小李首推python和R。

#6-做影像组学研究需要哪些知识储备？

从"实用"的角度讲除会一门编程语言外，常用的统计方法应该了解，常用的机器学习方法应该会用。

#7-有哪些好用的医学影像配准软件？

首推Ants, 其次FSL，

此外3D Slicer组间也可进行配准。另外，SimpleITK包可支持多种编程语言进行图像配准。

#8-常用的医学影像文件格式转换软件有哪些？

首推Ants, 其次FSL，

此外3D Slicer组间也可进行配AFNI是我用过最好用的dicom转nifti软件。其次MRIcroGL也很常用，轻量级，且支持Windows，linux，MacOS三平台。准。另外，SimpleITK包可支持多种编程语言进行图像配准。

#9-做影像组学研究需要多少病例？

一般来说，如果研究对象有足够的价值，那么分类问题中每类至少需要40例以上，中等的 200+200左右，越大越好。

#10-如何阅读医学科研论文？

1、按照小李的习惯，会先看一看文章的摘要。看过摘要基本上就知道要不要读下去这篇文章。
2、第二步是看图、表（包括图表的标题、注释），如果你对一个研究领域很熟悉，那一篇好文章的图表基本能够让你了解文章的大部分内容。
3、Introduction的前半部分通常是背景介绍，刚接触某研究领域时要重点关注。
4、Introduction的后半部分，作者通常会提出问题和假说。
5、Method部分应重点关注与其他文章的不同之处，或是你不了解的内容。
6、Discussion部分关注文章的结论以及从结果到结论的逻辑。思考自己能从这篇文献收获什么，是内容上的收获，还是研究思路方法的收获。

#11-图片格式（如jpg）可以做影像组学研究吗？

理论上可以做，但不同研究上的效果未可知。因为jpg等图片格式的灰度范围(或称为"窗宽")通常不如专业医学影像格式(如nifti，dicom等)大。个人没有看过文献使用图片格式进行医学影像的相关研究，有见过的朋友可以讨论。

为什么医学影像研究不能用普通图片格式？
从DICOM说起

本文要点：
1、DICOM文件的头文件里包含重要信息，是普通图片格式没有的。
2、DICOM文件的“灰阶”范围比普通图片大得多。

因为我个人是在浙大研究所里做研究，所以从没想过标题中的问题。与临床医生们交流多，发现很多人面临这样的问题，获取医学影像数据手续繁琐，实践中获取png或jpg一类的影像更加容易。那么，像png和jpg这类图像文件适不适合做研究呢？答案是否定的。这要从DICOM医学影像文件说起。

DICOM全称Digital Imaging and Communications in Medicine，中文一般翻译为“医疗数字影像传输协定”。严格来讲，DICOM不仅是一种影像格式，还包含网络传输协议。是由多家协会制定的，对医学影像进行处理、储存、打印、传输的标准协定。它涵盖几乎所有临床医学影像，包括X射线，CT，核磁共振，超声等。目前采用的是DICOM 3.0版本协议。

DICOM文件由Header头文件以及Image影像两部分构成。

 注意，重点来了。

DICOM的Header头文件是我们平时使用的png、jpg等图片文件所没有的。那么Header里面包含了什么呢？主要包括四类信息：Patients病人信息，Study检查信息，Series序列信息以及Image图像信息。

病人信息主要包括患者姓名、性别、ID等。
检查信息包括检查号、检查时间、检查部位等。
序列信息包括检查模态（MRI，CT，DR等），影像层厚等信息。
影像信息对医学影像相关的研究可能至关重要，因为里面包含了图像采样率、分辨率、像素物理间距等等。

从这里我们可看到，例如我们想计算ROI（感兴趣区）体积时，Header中的像素物理距离就成了必不可少的。而这是png、jpg文件无法提供的。

此外，从图像本身角度讲。

Png、jpg一类的图像通常是0 ~ 255，共256灰阶表示。而DICOM显然不同。例如CT影像的中“灰度”的单位是Hounsfield，简称Hu，范围是-1024 ~ 3071（通常转换到0 ~ 4096范围）。以此衡量人体组织对X射线的吸收率。且定义水的吸收率为0 Hu。由此可见，DICOM比普通图片格式有着更加精细的“灰度分辨率”。

本文仅是对DICOM文件的科普，更加细致的内容请参考DICOM协议文件。
另外美国诊断医学物理师，西安电子科技大学贾广教授的视频课程对DICOM进行了比较清晰的介绍。

（B站搜：BV1JJ411W7Fv）