Nel movimentato reparto di radiologia dello Stanford Medical Center, la dott. ssa Emily Chen si è trovata ad affrontare una sfida ardua. Doveva trasformare migliaia di file di immagini mediche in dati pronti per l'apprendimento automatico. Il mondo della preelaborazione delle immagini mediche in Python stava per cambiare per sempre il suo approccio alla ricerca.
L'intelligenza artificiale applicata all'imaging medico ha rivoluzionato la diagnostica sanitaria, aprendo nuove prospettive per i ricercatori. Ora possono ricavare informazioni approfondite da dati medici complessi. Il passaggio dai file DICOM grezzi ai modelli di apprendimento automatico richiede una preelaborazione avanzata. Questo colma il divario tra i dati di imaging medico e l'analisi avanzata 1.
Il Cancer Imaging Archive (TCIA) è un'enorme raccolta di dati di imaging medico. Contiene oltre 140 set di dati con più di 60,000 pazienti¹ . Questi set di dati offrono un grande potenziale, ma anche grandi sfide per i ricercatori che utilizzano il deep learning.
Python è diventato uno strumento fondamentale per la preelaborazione delle immagini mediche. Offre ai ricercatori metodi flessibili ed efficienti per preparare i dati grezzi delle immagini per l'analisi. Le tecniche avanzate possono ridurre i tempi di elaborazione fino al 69% rispetto ai metodi manuali 1.
Punti chiave
- La preelaborazione delle immagini mediche è fondamentale per applicazioni efficaci di apprendimento automatico
- Python fornisce strumenti robusti per la gestione di set di dati di imaging medico complessi
- Un'efficiente pre-elaborazione può ridurre significativamente i tempi di calcolo
- Il formato DICOM richiede una gestione specializzata per l'apprendimento automatico
- Le pipeline automatizzate semplificano i flussi di lavoro della ricerca sull'imaging medico
La nostra guida completa ti guiderà attraverso il processo dettagliato di trasformazione di immagini mediche grezze in potenti dataset pronti per ML. Utilizzeremo le più recenti tecniche di pre-elaborazione delle immagini mediche in Python.
Introduzione all'elaborazione delle immagini mediche in Python
L'elaborazione delle immagini mediche è il punto d'incontro tra la visione artificiale e la tecnologia avanzata. Tutto inizia con l'analisi di come l'imaging digitale sta cambiando la diagnostica e la ricerca medica².
Il deep learning ha cambiato l'imaging medico. Rende l'analisi delle immagini mediche più precisa e automatizzata. L'obiettivo principale è trasformare i dati medici grezzi in informazioni che aiutino i dottori a prendere decisioni.
Importanza della preelaborazione delle immagini
La pre-elaborazione delle immagini è fondamentale per una diagnosi medica accurata. Include diversi passaggi:
- Trasformazione delle immagini in unità Hounsfield (HU)2
- Rimozione del rumore dell'immagine
- Esecuzione della correzione dell'inclinazione
- Ritaglio di aree di immagini non necessarie2
- Standardizzazione delle dimensioni delle immagini tramite padding2
Panoramica del formato DICOM
DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) è lo standard per le immagini mediche. Questi file, con estensione '.dcm', contengono informazioni mediche dettagliate e dati di imaging 2.
| Modalità DICOM | Missione |
|---|---|
| CT Scan | Generazione di immagini radiografiche 3D3 |
| Struttura RTS | Memorizzazione dei dati di contorno |
| RTDoso | Mappatura della dose di radioterapia |
Ruolo dell'apprendimento profondo nell'imaging medico
Il deep learning in medicina utilizza algoritmi per analizzare le immagini con elevata precisione. Aiuta nel rilevamento automatico, nella segmentazione e nella previsione in vari tipi di immagini 3.
Utilizzando la pre-elaborazione avanzata, i ricercatori possono migliorare le prestazioni dei modelli e la diagnostica sanitaria.
Configurazione del tuo ambiente Python
Creare un ambiente Python robusto è fondamentale per l'analisi delle immagini mediche e il deep learning in radiologia. Ricercatori e data scientist necessitano di un ambiente ben configurato per gestire in modo efficiente compiti complessi⁴.
Il nostro kit di strumenti per l'analisi di immagini mediche inizia con librerie importanti. Queste librerie semplificano l'elaborazione delle immagini e il deep learning 5 :
- TensorFlow: Framework di apprendimento profondo
- Keras: API di rete neurale
- OpenCV: Libreria per la visione artificiale
- Matplotlib: visualizzazione dei dati
- NumPy: Calcolo numerico
Processo di installazione della libreria
L'installazione di queste librerie richiede particolare attenzione alla compatibilità e alla gestione delle versioni. Si consiglia di utilizzare i gestori di pacchetti pip o conda per un'installazione senza problemi 5.
- Crea un ambiente virtuale
- Installare le librerie utilizzando il gestore dei pacchetti
- Verificare l'installazione tramite script di test
- Configura le variabili di ambiente
Jupyter Notebook per la sperimentazione interattiva
I notebook Jupyter sono perfetti per l'analisi di immagini mediche . Permettono ai ricercatori di combinare codice, visualizzazioni e documentazione in un unico luogo⁵ . Questi notebook sono ideali per i test in tempo reale con set di dati di immagini mediche, essenziali per il deep learning in radiologia.
Per un'efficace preelaborazione delle immagini mediche è necessario un ambiente di sviluppo ben strutturato che garantisca riproducibilità ed efficienza.
Configurando correttamente il tuo ambiente Python, sarai pronto ad affrontare complesse sfide di analisi di immagini mediche con sicurezza e precisione⁴.
Caricamento di immagini DICOM in Python
La ricerca nel campo dell'imaging medico richiede un'elaborazione rapida dei file DICOM. Iniziamo imparando a caricare e lavorare con questi complessi set di dati⁶ . I file DICOM sono fondamentali per le immagini mediche, che comprendono raggi X, risonanze magnetiche e tomografie computerizzate⁶.
I ricercatori utilizzano le reti neurali per l'imaging medico . Hanno bisogno di strumenti per estrarre ed elaborare i dati delle immagini. La libreria pydicom è ottima per gestire questi file⁶ . Per prima cosa, dovrai installare alcune librerie importanti:
- PyDicom per l'analisi dei file DICOM
- Matplotlib per la visualizzazione
- NumPy per l'elaborazione numerica
- python-gdcm per operazioni DICOM avanzate
Informazioni sulla struttura dei file DICOM
I file DICOM sono molto più che semplici immagini. Contengono dettagli sui pazienti, informazioni sulle immagini e dati diagnostici 7. Ogni file ha elementi speciali come:
- Identificatore del paziente
- Data di nascita
- Dettagli dello studio di imaging
- Specifiche dei dati pixel
Tecniche pratiche di caricamento delle immagini
Caricare un file DICOM è semplice con Python. Pydicom consente di accedere rapidamente a dati e metadati⁶ . Il Cancer Imaging Archive (TCIA) offre grandi set di dati per esercitarsi utilizzando strumenti avanzati.
Visualizzazione delle immagini mediche
La visualizzazione è fondamentale nella diagnosi delle immagini tramite intelligenza artificiale. Strumenti Python come Matplotlib aiutano a visualizzare le immagini DICOM⁸ . Essi convertono i dati grezzi in elementi visivi per l'analisi tramite apprendimento automatico.
Tecniche di base di pre-elaborazione delle immagini
La preelaborazione è fondamentale nell'apprendimento profondo per la patologia . Trasforma le immagini mediche grezze in dati pronti per l'analisi. L'obiettivo è rendere le immagini più coerenti e chiare, aiutando i medici a formulare diagnosi migliori⁹.
Strategie di ridimensionamento e normalizzazione
Il ridimensionamento delle immagini a dimensioni standard è fondamentale nell'analisi automatizzata delle immagini mediche . I ricercatori spesso modificano le immagini a 224×224 o 256×256 pixel per gli algoritmi 10. La normalizzazione consiste nell'adattare i valori dei pixel da 0 a 1 dividendo per 255 10.
Metodi di miglioramento delle immagini
Esistono molti modi per migliorare la qualità dell'immagine e la sua utilità ai fini della diagnosi:
- L'equalizzazione dell'istogramma distribuisce uniformemente le intensità dei pixel10
- La rimozione dello sfondo si concentra sulle parti anatomiche chiave9
- Il rilevamento dei bordi, come il rilevatore di bordi Canny, evidenzia dettagli importanti10
Tecniche di riduzione del rumore
I metodi avanzati sono fondamentali per la pulizia delle immagini mediche:
- La sfocatura gaussiana riduce il rumore e i dettagli10
- La sfocatura mediana elimina il rumore di sale e pepe10
- La denoising basata su wavelet affronta i cambiamenti di intensità casuali9
Approfondimenti statistici per la pre-elaborazione
| Tecnica | Impact | EFFICIENZA |
|---|---|---|
| Normalizzazione dell'intensità | Rende i set di dati coerenti | Essenziale per l'analisi9 |
| Aumento dei dati | Aumenta la dimensione del set di dati | Può espandersi fino a 10x10 |
| Ricampionamento | Standardizza la risoluzione dell'immagine | Aiuta a confrontare i set di dati9 |
Utilizzando queste tecniche, i ricercatori possono migliorare notevolmente l'accuratezza diagnostica. Preparano le immagini per l'apprendimento profondo in patologia 9.
Tecniche avanzate di pre-elaborazione delle immagini
L'intelligenza artificiale applicata all'imaging medico necessita di una preelaborazione avanzata per preparare i dati all'analisi. I metodi di deep learning di Python hanno cambiato il modo in cui gestiamo i dati medici 11.
Precisione nella registrazione delle immagini
La registrazione delle immagini è fondamentale per allineare le immagini mediche provenienti da diverse fonti. Utilizza algoritmi avanzati per un allineamento preciso. Questo è vitale per diagnosi accurate 11.
- Registrazione rigida per allineamenti strutturali
- Registrazione non rigida per trasformazioni anatomiche complesse
- Tecniche di corrispondenza delle immagini multimodali
Strategie di segmentazione
L'intelligenza artificiale per l'imaging medico utilizza una segmentazione dettagliata per individuare le aree importanti. Python offre strumenti per vari metodi di segmentazione 12 :
- Segmentazione basata sulla soglia
- Algoritmi di crescita regionale
- Tecniche di segmentazione basate sull'apprendimento profondo
Tecniche di potenziamento dei dati
L'aumento dei dati è fondamentale per espandere i set di dati di addestramento. Crea variazioni sintetiche per migliorare le prestazioni del modello 11.
| Metodo di aumento | Missione |
|---|---|
| Rotazione | Aumentare l'invarianza dell'orientamento del modello |
| Flipping | Migliorare la comprensione spaziale |
| Iniezione di rumore | Migliorare la resilienza al rumore del modello |
L'utilizzo di queste tecniche avanzate in Python aiuta a trasformare dati medici complessi in strumenti utili 12.
Trasformazione delle immagini per l'apprendimento profondo
L'apprendimento profondo in ambito sanitario richiede una preparazione precisa delle immagini. Le immagini mediche devono essere trasformate con cura per l'apprendimento automatico 13. Convertiamo le immagini grezze in tensori strutturati affinché le reti neurali possano elaborarle 14.
Preparazione dei dati per i modelli di apprendimento automatico
La visione artificiale in medicina richiede una preparazione avanzata dei dati. Suggeriamo diverse strategie chiave:
- Standardizzare le dimensioni delle immagini
- Normalizzare l'intensità dei pixel
- Rimuovi il rumore di fondo
- Garantire canali colore coerenti
Tecniche avanzate di suddivisione dei dati
Un training efficace del modello richiede una segmentazione intelligente dei dati. Il nostro approccio include:
- Campionamento stratificato per mantenere distribuzioni rappresentative
- Validazione incrociata per una valutazione solida delle prestazioni
- Divisioni bilanciate di test-validazione-treno
Creazione di tensori di immagine ottimali
La trasformazione delle immagini mediche in formati tensoriali è precisa. Convertiamo le matrici di pixel in array multidimensionali per framework di deep learning come TensorFlow e PyTorch . L'accelerazione GPU rende questo processo più veloce, gestendo rapidamente set di dati di immagini mediche complessi 13.
Grazie all'utilizzo di queste strategie, i ricercatori possono sfruttare appieno il deep learning in ambito sanitario. Ciò consente di creare potenti strumenti di diagnosi e analisi 14.
Analisi statistica delle immagini mediche
L'analisi delle immagini mediche richiede solidi metodi statistici per ottenere informazioni utili da dati complessi. Il deep learning in radiologia ha cambiato il modo in cui comprendiamo le immagini mediche. Utilizza metodi statistici avanzati 15.
I ricercatori hanno elaborato piani dettagliati per l'analisi dei dati di imaging medico. Una revisione ha rilevato importanti tendenze nell'elaborazione delle immagini mediche 15 :
- Totale articoli di ricerca esaminati: 40
- Periodo di pubblicazione: 2017-2021
- Pool iniziale di articoli: 3,204
- Articoli finali selezionati: 40
Test statistici consigliati
Nell'analisi delle immagini mediche, i ricercatori scelgono i test più appropriati in base alle loro domande e ai dati disponibili. Metodi statistici avanzati sono fondamentali per una corretta interpretazione 16.
| Tipo di immagine | Prova consigliata | Comando software |
|---|---|---|
| Scansioni CT | Coefficiente di dado | scipy.stats.dice_coef() |
| MRI | Funzione di perdita di Tversky | keras.perdite.tversky() |
| Raggi X | Test Chi-quadrato | scipy.stats.chi2_contingency() |
Comandi software per l'analisi
L'analisi delle immagini mediche richiede comandi software specifici per dati complessi. I ricercatori utilizzano librerie Python come SciPy e Keras per controlli statistici dettagliati 16. Tra gli aspetti importanti da considerare vi sono:
- Configurazione della memoria GPU (4-24 GB)
- Utilizzo di tecniche di aumento delle immagini
- Scegliere le giuste dimensioni dei lotti
Il campo dell'analisi delle immagini mediche è in continua espansione. Il deep learning in radiologia sta ampliando le nostre capacità diagnostiche 15.
Sfide comuni nella pre-elaborazione
La preelaborazione delle immagini mediche è complessa. Richiede metodi efficaci per preparare i dati all'analisi. Riscontriamo grandi ostacoli che influenzano la capacità dell'IA di diagnosticare le immagini 17.
- Gestione dei dati medici incompleti o mancanti
- Attenuazione del rumore e degli artefatti dell'immagine
- Standardizzazione delle immagini con dimensioni variabili
- Mantenere l'integrità delle informazioni diagnostiche
Gestione dell'incompletezza dei dati
I set di dati spesso variano molto. Oltre il 50% degli scienziati si trova ad affrontare problemi di riproducibilità della ricerca 17. Devono gestire file DICOM mancanti e trovare modi intelligenti per riempirli per l'IA 9.
Tecniche di riduzione del rumore
Le immagini mediche presentano artefatti dovuti alle scansioni. Metodi speciali li eliminano, mantenendo le immagini nitide. La rimozione degli artefatti è fondamentale per una diagnosi accurata⁹.
Standardizzazione dimensionale
Ottenere immagini della stessa dimensione è difficile. I modelli di deep learning necessitano di input uniformi. Pertanto, sono necessari ricampionamenti e allineamenti avanzati 9.
La pre-elaborazione non è solo una fase tecnica, ma un ponte fondamentale tra dati medici grezzi e informazioni significative.
La complessità computazionale aggrava ulteriormente questi problemi. La preelaborazione può richiedere secondi per una singola immagine o ore per grandi insiemi di dati⁹ . I ricercatori devono trovare un equilibrio tra velocità e precisione.
Risoluzione dei problemi comuni
L'applicazione del deep learning alla patologia richiede un piano intelligente per risolvere i problemi tecnici. I ricercatori si trovano ad affrontare problemi complessi che li rallentano¹⁸ . È fondamentale conoscere questi problemi per garantire il corretto funzionamento dell'analisi automatizzata delle immagini mediche .
Risoluzione degli errori di lettura DICOM
La lettura dei file DICOM può rappresentare un grosso problema nell'elaborazione delle immagini mediche. È importante avere metodi efficaci per gestire errori come:
- Formati di file incompatibili
- Incongruenze nei metadati
- Intestazioni delle immagini corrotte
Per risolvere questi problemi, è fondamentale utilizzare strumenti di verifica degli errori dettagliati; tecniche avanzate di risoluzione dei problemi possono offrire un aiuto importante.
Gestione dei file di immagine danneggiati
Le immagini mediche danneggiate possono compromettere seriamente l'apprendimento profondo per il lavoro in patologia. Tra le buone strategie si annoverano:
- Utilizzo di script di convalida rigorosi dei file
- Avere piani di ripristino di backup
- Creazione di strumenti di riparazione automatici
La qualità dei dati è molto importante. Anche piccoli problemi con i file immagine possono rovinare grandi progetti di ricerca 19.
Risoluzione dei problemi di compatibilità con le librerie
La compatibilità delle librerie rappresenta una grande sfida nell'analisi automatizzata delle immagini mediche . I ricercatori dovrebbero:
- Mantieni le stesse versioni della libreria
- Utilizzare ambienti virtuali
- Aggiornare spesso le dipendenze
Una buona gestione delle interazioni con la biblioteca può prevenire i crash di sistema e garantire il regolare svolgimento dei flussi di lavoro 20.
| Tipo di problema | Soluzione raccomandata | Livello di complessità |
|---|---|---|
| Errori di lettura DICOM | Controllo completo degli errori | Medio |
| Corruzione del file immagine | Script di convalida automatizzati | Alto |
| Compatibilità della libreria | Gestione della versione | Basso |
Incorporazione di immagini preelaborate nei modelli ML
L'intelligenza artificiale applicata all'imaging medico ha rivoluzionato il modo in cui diagnostichiamo le malattie. Trasforma le immagini grezze in informazioni utili per i medici. Gli strumenti di deep learning di Python contribuiscono a rendere tutto ciò possibile elaborando dati complessi.
La preparazione delle immagini mediche per l'analisi è fondamentale. Può migliorare le prestazioni della visione artificiale fino al 30%. Passaggi come la rimozione del rumore e la regolazione della luminosità sono importanti 21.
Strategie di addestramento del modello TensorFlow
L'addestramento dei modelli con TensorFlow richiede un'attenta pianificazione. Ecco alcuni passaggi importanti:
- Standardizzare i valori dei pixel dell'immagine21
- Assicurati che tutte le immagini abbiano le stesse dimensioni (ad esempio 224×224 pixel)21
- Utilizzare l'aumento dei dati
- Scegli le giuste funzioni di perdita
Implementazione della rete neurale Keras
Keras semplifica la creazione di reti neurali per l'imaging medico . Il deep learning può individuare problemi di salute con elevata precisione, arrivando persino a competere con i medici 22. Python è la scelta migliore per lavorare con immagini mediche 22.
Migliori pratiche per la formazione
| Aspetto Formativo | Pratica consigliata |
|---|---|
| Dimensione set di dati | Almeno 128,000 immagini per una buona formazione22 |
| Durata dell'allenamento | 2-3 mesi con impegno costante21 |
| Image Processing | Utilizzare librerie di aumento avanzate |
Una buona preparazione delle immagini trasforma i dati grezzi in strumenti utili per i medici . Con un'attenta preparazione, i ricercatori possono creare modelli che migliorano notevolmente la diagnostica per immagini in ambito medico.
Conclusione e direzioni future nell'imaging medico
Il mondo dell'imaging medico sta cambiando rapidamente grazie al deep learning. Abbiamo assistito a grandi passi avanti nell'utilizzo della visione artificiale per compiti medici. I ricercatori stanno creando nuovi metodi per analizzare le immagini mediche meglio che mai 23.
Gli studi mostrano risultati sorprendenti nell'individuazione di malattie come il COVID-19 e il cancro. Sono utili anche per la diagnostica per immagini del cervello 23.
L'intelligenza artificiale è destinata a cambiare il modo in cui diagnostichiamo le malattie. I modelli di apprendimento profondo stanno migliorando, con tassi di accuratezza che vanno dall'85% al 98.3% nell'imaging medico 24. Ciò potrebbe portare a trattamenti che funzionano fino al 20% meglio 24.
Andando avanti, dobbiamo impegnarci per migliorare la qualità delle immagini, riflettere sull'etica e perfezionare l'apprendimento automatico. Med-ImageTools rappresenta un grande passo avanti per semplificare l'elaborazione delle immagini mediche. Il futuro dell'imaging medico risiede nella combinazione tra tecnologia avanzata e competenze mediche.
FAQ
Qual è l'importanza della preelaborazione delle immagini mediche per il deep learning?
La pre-elaborazione è fondamentale nell'imaging medico. Assicura che i dati siano buoni, coerenti e pronti per l'uso. Trasformando i file DICOM grezzi in set di dati puliti e strutturati, aumentiamo l'accuratezza dei modelli AI nell'assistenza sanitaria. Rimuove il rumore, standardizza le immagini e le prepara per l'analisi.
Quali sono le principali sfide nella preelaborazione delle immagini mediche?
Gli ostacoli principali sono la gestione di molti formati DICOM, la gestione di grandi set di dati e la risoluzione di problemi di immagini. Abbiamo anche problemi con la qualità delle immagini e con la riservatezza dei dati. È importante creare metodi di pre-elaborazione efficaci che gestiscano bene questi problemi.
Quali librerie Python sono essenziali per la preelaborazione delle immagini mediche?
Le librerie importanti sono PyDicom per i file DICOM, SimpleITK per l'elaborazione avanzata e OpenCV per il lavoro sulle immagini. Matplotlib aiuta con gli elementi visivi, NumPy per i numeri, TensorFlow e PyTorch per l'intelligenza artificiale e SciPy per le statistiche. Questi strumenti sono essenziali per un flusso di lavoro di pre-elaborazione completo.
In che modo le tecniche di pre-elaborazione influiscono sulle prestazioni del modello di deep learning?
La pre-elaborazione influisce sulla precisione del modello migliorando i dati. La normalizzazione, la riduzione del rumore e l'aumento del contrasto migliorano i dati di training. Una buona pre-elaborazione riduce l'overfitting, aiuta a estrarre le feature e aumenta le prestazioni del modello.
Quali sono le tecniche di pre-elaborazione delle immagini più comuni nell'imaging medico?
I metodi comuni includono la normalizzazione dell'intensità, l'equalizzazione dell'istogramma e la riduzione del rumore. Vengono utilizzati anche la registrazione delle immagini, la segmentazione, la regolazione del contrasto e l'aumento dei dati. Queste tecniche standardizzano le immagini, rimuovono gli artefatti e allineano diversi tipi di imaging.
Come vengono gestite le diverse modalità di imaging durante la pre-elaborazione?
Per diversi tipi di imaging come TC, MRI e raggi X, utilizziamo una preelaborazione specifica. Ciò include la normalizzazione specifica per modalità e il filtraggio adattivo. Consideriamo anche l'intensità dei pixel e le caratteristiche spaziali di ciascuna tecnica di imaging.
Quali sono le considerazioni etiche nella preelaborazione delle immagini mediche?
Le questioni etiche includono la protezione della privacy del paziente e la garanzia che i dati siano resi anonimi. Abbiamo bisogno del consenso per l'uso dei dati e dobbiamo prevenire i pregiudizi nei modelli di IA. È importante essere trasparenti sui metodi di pre-elaborazione e seguire rigide regole di protezione dei dati.
Come possono i ricercatori garantire la riproducibilità nella pre-elaborazione delle immagini mediche?
Per garantire la riproducibilità, utilizziamo pipeline con controllo di versione e documentiamo tutti i passaggi. Librerie standardizzate e suddivisione coerente dei dati sono essenziali. Jupyter Notebook e documentazione dettagliata aiutano a rendere i flussi di lavoro trasparenti e riproducibili.
Quali sono le tendenze emergenti nella preelaborazione delle immagini mediche?
Le nuove tendenze includono pipeline automatizzate e apprendimento federato per la privacy. Stiamo anche assistendo a un maggiore utilizzo di dati multimodali e edge computing per l'elaborazione in tempo reale. Sono in fase di sviluppo tecniche di intelligenza artificiale avanzate per affrontare varie sfide di imaging medico.
Come si gestiscono i dati mancanti o danneggiati delle immagini mediche?
Gestiamo dati errati verificando gli errori e utilizzando l'imputazione per i valori mancanti. Abbiamo fallback per i file corrotti e convalidiamo i dati in modo approfondito. Tecniche come l'interpolazione e il recupero dei dati aiutano a mantenere l'integrità dei dati.
Collegamenti di origine
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- https://towardsdatascience.com/medical-image-pre-processing-with-python-d07694852606/
- https://theaisummer.com/medical-image-python/
- https://blog.bytescrum.com/how-to-build-a-python-tool-for-diagnosing-diseases-with-medical-imaging-and-deep-learning
- https://neptune.ai/blog/image-processing-python
- https://medium.com/@protobioengineering/how-to-open-dicom-images-in-python-17c402a9e052
- https://www.peco602.com/post/0090-python-dicom/
- https://glassboxmedicine.com/2021/02/16/downloading-and-preprocessing-medical-images-in-bulk-dicom-to-numpy-with-python/
- https://about.cmrad.com/articles/the-ultimate-guide-to-preprocessing-medical-images-techniques-tools-and-best-practices-for-enhanced-diagnosis
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- https://www.pfmjournal.org/m/journal/view.php?number=32