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重磅干货，第一时间送达
利用深度学习技术，分析图像与视频，并且将之应用在诸如自动驾驶，无人机等等领域已经成为最新研究方向。在最新的一篇名为“A Neural Algorithm of Artistic Style”[1508.06576] A Neural Algorithm of Artistic Style中，作者描述了一种新的方式，从艺术作品中获得，并且应用到图像中，生成新的图像。另外，在 “Generative Adversarial Networks” [1406.2661] Generative Adversarial Networks(GAN) and “Wasserstein GAN” https://arxiv.org/pdf/1701.07875.pdf文章中，作者提出了新的模型，这些模型能够生成，类似于我们给出的原始数据。至此开启了半监督学习的新世界，并且为半监督学习铺平了道路。
然而这些研究领域仍然停留在普通图像上，然而我们的目标是将这些研究应用于医学图像，进而辅助医疗诊断。在进入主题之前，我们将从图像处理的基础开始，介绍基本的医学图像格式数据，并且将这些数据可视化。在下一篇文章中，我们将深入CNN方法，并且利用Keras（Keras Documentation），对肺癌进行预测。
当前，图像处理工具可谓层出不穷，其中，OpenCV(OpenCV library) 因为其强大的社区支持，以及广泛的可用性，在c++, java python等等编程语言中皆可使用，因此，OpenCV已经成为图像处理主流工具。在这篇文章中，我们将使用jupyter notebook与OpenCV。
安装OpenCV：
pip install opencv-python 或者直接从http://opencv.org中下载并安装。
打开jupyter notebook， 并且确认是否可以 import cv2. 接下来我们将使用到numpy 和 matplotlib。
在notebook中 ，输入以下代码检验是否可以打开并且查看图像。
基本脸部识别
让我们做一些有趣的事情，比如检测脸部。为了检测脸部，我们将使用最初由Rainer Lienhart创建的基于开源xml残片的20x20柔和的adaboost正面人脸检测器。这里有一个好的帖子，详细介绍哈尔级联检测Face Detection using Haar Cascades。
在http://opencv.org中，还有很多类似的例子，http://docs.opencv.org/trunk/d6/d00/tutorial_py_root.html ， 读者可以多多练习。现在我们已经了解一些基本的图像处理知识，下面我们将学习如何处理医学图像。
医学图像数据格式
医学图像采用数字成像和通信（DICOM）作为存储和交换医学图像数据的标准解决方案。这个标准的第一个版本是在1985年发布的。发展到现在，该方案有了一些改变。该标准使用文件格式和通信协议。
文件格式 - 所有患者医疗图像都以DICOM文件格式保存。除了其他图像相关数据（例如用于拍摄图像的设备以及医疗处理的一些背景）之外，该格式具有关于患者的PHI（受保护的健康信息），例如姓名，性别，年龄。医学影像设备创建DICOM文件。医生使用DICOM查看器，可显示DICOM图像的计算机软件应用程序，读取和诊断图像中的发现。
通信协议 - DICOM通信协议用于搜索档案中的成像研究，并将成像研究恢复到工作站以显示。连接到医院网络的所有医疗成像应用程序都使用DICOM协议来交换信息，主要是DICOM图像，还包括患者和手术信息。还有更先进的网络命令，用于控制和跟踪治疗，调度程序，报告状态，分担医生和成像设备之间的工作量。关于DICOM标准细节，在这里推荐一个很好的博客http://dicomiseasy.blogspot.com
分析DICOM图像
用于分析DICOM图像的一个很好的python包是pydicom。在本节中，我们将看到如何在Jupyter笔记本上呈现DICOM图像。安装OpenCV使用：pip install pydicom
安装pydicom软件包后，请回到jupyter笔记本。在笔记本中，导入dicom包和其他包，如下所示。
初次之外，我们还可以用pandas，scipy, skimage,mpl_toolkit 进行数据处理和分析。
接下来，我们介绍一些可以获得DICOM 数据库，如下：
从以上数据库中下载dicom文件，并且载入jupyter notebook
第一步：在jupyter 中读取DICOM文件，并可视化
上图中，第一行代码，我们导入第一个dicom文件，我们使用它作为一个reference，用来获取元数据。
然后我们计算三维NumPy数组的总和，它们等于（切片中像素行的数量）x（切片中像素列的数量）x（切片的数量）沿着x，y和z笛卡尔坐标轴。最后，我们使用PixelSpacing和SliceThickness属性来计算三个轴上的像素之间的间距。我们将数组维存储在ConstPixelDims中，并将间距存储在ConstPixelSpacing [1]中。
第二步：进一步了解DICOM 格式数据：
CT扫描的测量单位是Hounsfield单位（HU），它是放射性强度的量度。仔细校准CT扫描仪以准确测量。关于这方面的详细了解可以在这里找到。https://web.archive.org/web/20070926231241/http://www.intl.elsevierhealth.com/e-books/pdf/940.pdf
每个像素被分配一个数值（CT值），它是相应体素中所有衰减值的平均值。将这个数字与水的衰减值进行比较，并在戈弗雷·豪斯菲尔德爵士（Sir Godfrey Hounsfield）之后以胡恩斯菲尔德单位（Hounsfield units，HU）的任意单位的比例显示。
这个标度将水分配为零的衰减值（HU）。CT数字的范围是2000HU宽，尽管一些现代扫描仪的HU的范围可以达到4000.每个数字代表在光谱两端的+1000（白色）和-1000（黑色）的灰色阴影。
一些扫描仪具有圆柱扫描边界，但是输出图像是方形的。落在这些边界之外的像素的固定值为-2000。
第一步通常是将这些值设置为0.接下来，让我们回到HU单位，通过乘以重新调整斜率并添加拦截（这些拦截方便地存储在扫描的元数据中！）。
【1】https://pyscience.wordpress.com/2014/09/08/dicom-in-python-
【2】importing-medical-image-data-into-numpy-with-pydicom-and-vtk/
【3】http://www.osirix-viewer.com/resources/dicom-image-library/
【4】http://wearables.cc.gatech.edu/paper_of_week/viola01rapid.pdf
【5】http://adilmoujahid.com/posts/2016/06/introduction-deep-learning-python-caffe/
【6】http://dicomiseasy.blogspot.com/
【7】https://www.kaggle.com/c/data-science-bowl-2017
【8】http://docs.opencv.org/trunk/d6/d00/tutorial_py_root.html
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