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nii基础
大部分医学领域导出dicom格式，但是太复杂了。很多时候，将dicom转换为nifti格式也就是nii格式。
一个NIFTI格式主要包含三部分：hdr,ext,img。
hdr/header
这部分数据长度是固定的，当然不同版本可能规定的长度不同，但是同一版本的多个nii文件是相同的。
header里包含的信息有：
- 维度，x,y,z，单位是毫米。还有第四个维度，就是时间。这部分储存的主要是四个数字。
- voxel size(体素大小)：毫米单位的x,y,z大小。
- 数据类型，一般是int16，这个精度不够，最好使用double类型。
- Form和转换矩阵，每一个Form都对应一个转换矩阵。暂时不知道Form是什么。
Extension
是自己可以随意定义数据的部分，可以自己用。但是通用的软件公司都无法使用这部分。
Image
储存3D或者4D的图像数据
坐标
dicom和nii格式定义了不同的方向，对于nii格式，坐标原点在大脑中某个部位上，方向可以从图上看出。
体素
转换矩阵
转换矩阵可以轻松分清图像的左右。转换矩阵是一个4X4的矩阵，作用是将体素索引（i，j，k）转换为空间位置（x，y，z）。具体使用方法是转换矩阵乘以一个包含（i，j，k）的矩阵，就可以得到一个包含（x，y，z）的矩阵。
转换矩阵用到了一些概念，在dicom格式上也是一样的。
转换矩阵内部参数概念
通过下图来理解这几个概念：
Related DICOM tags:
- ImageOrientionPatient:[1 0 0 0 1 0]
- 这个ImageOrientionPatient是一个行向量，主要有6个元素。前三个元素[1 0 0]是图中的c向量，后三个元素[0 1 0]图中的r向量，定义了这个切片图的长和宽的方向。对应于转换矩阵的顺序是[r_x r_y r_z v_x v_y v_z]
- ImagePositionPatient:[-100 -120 -40.2]
- 三个元素，x,y,z定义了切片图的坐标顶点。
ImageOrientionPatient和ImagePositionPatient定义了这个图的位置。
- PixelSpacing:[3 3]
- ImageOrientionPatient定义了长宽的方向，但是没有定义大小。对应于转换矩阵的顺序是[v_c v_r]
- SpaceBetweenSlices(SliceThickness):3
- 厚度，这个切片总共有多厚。
转换矩阵组成
通过上面参数的介绍，我们知道了转换矩阵的第一，二列的参数来源，第三列中的n表示切片厚度，x_n就表示第n个切片的顶点的空间坐标。这个矩阵最后一行是[0 0 0 1]的常数。
转换矩阵应用
转换矩阵乘以一个包含（i，j，k）的矩阵，就可以得到一个包含（x，y，z）的矩阵。
将体素坐标[i j k]转换为[x y z]
资源
nii格式
后缀名为.nii的文件格式又叫NIfTI-1，它改编自广泛使用的ANALYZE™7.5格式。一些比NIfTI-1发展早的老软件也可以兼容NIfTI-1。 比ANALYZE 7.5新的特性如下：
- 将体素索引（i，j，k）与空间位置（x，y，z）相关的仿射坐标定义
- 表示FMRI（核磁共振）的时空切片顺序的代码；
- “完整”的8-128位数据类型集；
- 在1-4维域上存储矢量值数据集的标准化方法；
- 表示数据“含义”的代码；
- 向标头添加“扩展”数据的标准化方法；
- 双文件（.hdr和.img）或单文件（.nii）存储；
还有很多。 目的是在FMRI数据分析软件包之间的文件交换级别上促进互操作性。 AFNI，BrainVoyager，FSL和SPM的作者都致力于支持这种格式的输入和输出。
注意：该规范现在称为NIfTI-1.1。
最后
做医学影像开发的人没那么多，学习的路上难免遇到困难，如果看到文章的你希望有伙伴陪你一起行动！
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