MATLAB影像数据处理(三)

DICOM图像元数据解析

DICOM（数字影像和通信）是一种用于医学成像的标准格式，广泛应用于医疗领域。它包含了丰富的元数据，用于描述患者信息、设备信息、图像特征等。以下是对您提供的字段的逐一解释：

1. 文件元信息（File Meta Information）

  • Filename: 文件的名称。
  • FileModDate: 文件的修改日期。
  • FileSize: 文件的大小（以字节为单位）。
  • Format: 文件的格式（如DICOM）。
  • FormatVersion: 文件格式的版本。
  • Width, Height: 图像的宽度和高度（以像素为单位）。
  • BitDepth: 图像的位深（如8位、16位）。
  • ColorType: 图像的颜色类型（如单色、彩色）。
  • FileMetaInformationGroupLength: 文件元信息组的长度。
  • FileMetaInformationVersion: 文件元信息的版本。
  • MediaStorageSOPClassUID: 媒体存储的SOP类UID。
  • MediaStorageSOPInstanceUID: 媒体存储的SOP实例UID。
  • TransferSyntaxUID: 传输语法UID。
  • ImplementationClassUID: 实现类UID。
  • ImplementationVersionName: 实现版本名称。
  • IdentifyingGroupLength: 标识组的长度。
  • SpecificCharacterSet: 特定的字符集（如UTF-8）。

2. 患者信息（Patient Information）

  • PatientName: 患者的姓名。
  • PatientID: 患者的ID。
  • PatientBirthDate: 患者的出生日期。
  • PatientSex: 患者的性别。
  • PatientAge: 患者的年龄。
  • PatientWeight: 患者的体重。
  • AdditionalPatientHistory: 其他患者历史信息。

3. 研究和系列信息（Study and Series Information）

  • StudyDate: 研究的日期。
  • SeriesDate: 系列的日期。
  • AcquisitionDate: 采集的日期。
  • ContentDate: 内容的日期。
  • StudyTime, SeriesTime, AcquisitionTime, ContentTime: 相关时间的时间部分。
  • AccessionNumber: 追踪号。
  • Modality: 成像方式（如MRI、CT、US）。
  • Manufacturer: 设备制造商。
  • InstitutionName: 机构名称。
  • ReferringPhysicianName: 转诊医生的姓名。
  • StationName: 工作站名称。
  • SeriesDescription: 系列描述。
  • ManufacturerModelName: 设备型号名称。

4. 图像参数（Image Parameters）

  • SliceThickness: 切片厚度。
  • RepetitionTime: 重复时间（TR）。
  • EchoTime: 回声时间（TE）。
  • NumberOfAverages: 平均次数。
  • ImagingFrequency: 成像频率。
  • ImagedNucleus: 被成像的原子核。
  • EchoNumbers: 回声数。
  • MagneticFieldStrength: 磁场强度。
  • SpacingBetweenSlices: 切片间距。
  • EchoTrainLength: 回声列长度。
  • PercentSampling: 采样百分比。
  • PercentPhaseFieldOfView: 相位场视百分比。
  • PixelBandwidth: 像素带宽。
  • DeviceSerialNumber: 设备序列号。
  • SoftwareVersions: 软件版本。
  • ProtocolName: 协议名称。

5. 其他信息（Miscellaneous Information）

  • ContrastBolusAgent: 对比剂。
  • ContrastBolusRoute: 对比剂注射途径。
  • HeartRate: 心率。
  • CardiacNumberOfImages: 心脏成像的图像数量。
  • TriggerWindow: 触发窗口。
  • ReconstructionDiameter: 重建直径。
  • ReceiveCoilName: 接收线圈名称。
  • AcquisitionMatrix: 采集矩阵。
  • InPlanePhaseEncodingDirection: 平面相位编码方向。
  • FlipAngle: 翻转角。
  • VariableFlipAngleFlag: 变量翻转角标志。
  • SAR: 比能吸收率（SAR）。
  • PatientPosition: 患者位置。
  • Laterality: 左右侧标志。

6. 图像数据（Image Data）

  • Rows, Columns: 图像的行数和列数。
  • PixelSpacing: 像素间距。
  • BitsAllocated, BitsStored, HighBit: 位分配、存储和高位。
  • PixelRepresentation: 像素表示（如unsigned short）。
  • SamplesPerPixel: 每像素样本数。
  • PhotometricInterpretation: 光度学解释（如单色2、RGB）。
  • SmallestImagePixelValue, LargestImagePixelValue: 最小和最大像素值。
  • WindowCenter, WindowWidth: 窗中心和窗宽。
  • PixelDataGroupLength, PixelData: 像素数据组长度和实际图像数据。

7. 私有信息（Private Information）

  • 私有字段通常以“Private_”开头，用于存储特定设备或机构的额外信息。这些字段的含义需参考设备制造商的文档。

8. 唯一标识符（Unique Identifiers）

  • StudyInstanceUID, SeriesInstanceUID, SOPInstanceUID: 用于唯一标识研究、系列和SOP实例的UID。
  • InstanceNumber: 实例编号。

9. 位置和方向（Position and Orientation）

  • ImagePositionPatient: 图像在患者坐标系中的位置。
  • ImageOrientationPatient: 图像在患者坐标系中的方向。
  • FrameOfReferenceUID: 参考框架UID。

10. 时间和事件（Time and Events）

  • AcquisitionTime: 采集时间。
  • TriggerTime: 触发时间。
  • ContentTime: 内容时间。

11. 其他标识符（Other Identifiers）

  • PatientID, AccessionNumber: 患者ID和追踪号，用于标识患者和研究。

12. 设备信息（Device Information）

  • StationName, DeviceSerialNumber: 设备名称和序列号，用于标识采集设备。

简单练习

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DPABI 安装

DPABI（Data Processing & Analysis for Brain Imaging）是一个开源的 MATLAB 工具箱，用于脑影像数据的处理和分析。它提供了丰富的功能，特别是针对结构和功能磁共振成像（fMRI）以及结构性磁共振成像（sMRI）数据的分析。DPABI 旨在简化和加速脑成像数据的处理，具有灵活性和高效性，适合神经科学和脑成像研究人员使用。

参考教程：https://blog.csdn.net/qq_43419761/article/details/121131875

下载

官网：https://rfmri.org/DPABI

image-20250228200313384

解压放到matlab的toolbox中，即matlab的安装地址/toolbox

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SPM安装

https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/download/

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现在安装的MATLAB2024没有对应版本的SPM

我先尝试下载最新的SPM进行使用

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安装成功

AAL脑区模板解读

AAL.nii

AAL（Automated Anatomical Labeling）模板 是一种常用的脑图谱（brain atlas），用于将大脑划分为多个解剖区域（脑区），并为每个区域分配一个唯一的编号。它是神经影像学研究中常用的工具，特别是在功能磁共振成像（fMRI）和结构磁共振成像（sMRI）数据分析中。

在MATLAB中使用y_ReadAll读取AAL.nii文件

[Data, VoxelSize, FileList, Header] = y_ReadAll(AAL_file);
% y_ReadAll - 读取 NIfTI、GIfTI 或 DPABINet Matrix 文件
% ------------------------------------------------------------------------
% 输入:
% InputName - 输入文件或目录的路径，可以是以下形式：
%             1. 单个文件（如 .nii、.nii.gz、.gii 或 .mat 文件）。
%             2. 一个目录，目录下可以是：
%                - 对于 NIfTI：一个 4D 文件或一组 3D 文件。
%                - 对于 GIfTI：一个 2D 文件或一组 1D 文件。
%                - 对于 DPABINet Matrix：一组 .mat 文件。
%             3. 一个文件列表（cell 数组），每个元素是一个文件的路径。
% 输出:
% Data - 图像数据矩阵：
%        - 对于 NIfTI：4D 矩阵。
%        - 对于 GIfTI：2D 矩阵。
%        - 对于 DPABINet Matrix：2D 矩阵。
% VoxelSize - 体素大小（仅对 NIfTI 文件有效）。
% FileList - 读取的文件列表。
% Header - 头信息结构体：
%          - 对于 NIfTI：包含 fname、dim、dt、mat、pinfo 等字段。
%          - 对于 GIfTI：包含 GIfTI 的头信息。
%          - 对于 DPABINet Matrix：包含矩阵名称和大小信息。

作业代码

clc,clear;
% 读取AAL模板
AAL_file = '011.nii';  % AAL模板文件名
[Data, VoxelSize, FileList, Header] = y_ReadAll(AAL_file);

% 获取AAL模板中的唯一脑区编号
unique_regions = unique(Data);
unique_regions = unique_regions(unique_regions > 0);  % 去除背景0

% 创建mask文件夹
mask_folder = 'mask';
if ~exist(mask_folder, 'dir')
    mkdir(mask_folder);
end

% 遍历每个脑区，生成并保存mask
for i = 1:length(unique_regions)
    region_value = unique_regions(i);
    
    % 生成0-1 mask
    mask = double(Data == region_value);
    
    % 生成文件名（三位数命名）
    filename = sprintf('%03d.nii', region_value);
    filepath = fullfile(mask_folder, filename);
    
    % 修改Header以匹配mask
    mask_header = Header;  % 复制原始Header
    mask_header.dim = size(mask);  % 更新维度信息
    mask_header.dt = [16, 0];  % 设置数据类型为double（根据需要调整）
    
    % 保存mask为NIfTI文件
    y_Write(mask, mask_header, filepath);
end

disp('所有脑区的mask已生成并保存到mask文件夹中。');