2. 医学影像数据基础
病灶检测工程的第一步不是选模型，而是理解数据从哪来、以什么形式存在、病灶在各类模态中长什么样。同一枚肺结节在CT上是高密度实性团块，在PET上可能表现为放射性浓聚，在X光上却可能被肋骨遮挡而几乎不可见。模态决定了信噪比、分辨率、对比度机制和伪影类型，也决定了后续预处理、标注和检测策略。本节围绕五种常见模态，梳理其成像原理、数据格式与病灶表现，并给出工程上可直接落地的读取与判读要点。
一、成像原理：不同物理量映射为灰度
CT（计算机断层扫描）利用X射线穿过人体后的衰减差异成像。X射线管与探测器绕人体旋转，采集多角度投影，经滤波反投影或迭代重建得到断层图像。像素值以HU（Hounsfield Unit）表示，定义为 HU = 1000 × (μ − μ_water) / μ_water，其中μ为线性衰减系数。水的HU为0，空气约−1000，骨密质可达+1000以上。这一绝对标度使CT具备可量化的密度语义，是阈值分割和窗宽窗位调节的基础。
MRI（磁共振成像）基于氢质子在外加磁场中的核磁共振现象。通过射频脉冲激发质子、梯度场进行空间编码，接收弛豫信号重建图像。其灰度不依赖单一物理量，而由质子密度、T1、T2及扫描序列共同决定。同一组织在不同序列中信号可完全反转，例如脑脊液在T1WI呈低信号、在T2WI呈高信号。MRI无电离辐射、软组织对比度极佳，但强度无绝对标度，且存在偏置场。
X光（X射线摄影）是二维投影成像，X射线穿过人体后在平板探测器上形成衰减叠加影像。它把三维结构压缩到二维，前后组织相互重叠，因此密度相近或位置重叠的病灶容易被掩盖。其优势是速度快、剂量低、设备普及，常用于胸片、骨与乳腺筛查。
超声利用高频声波（通常2～15 MHz）在组织界面反射，通过回波时间与幅度成像。它实时、无辐射、便携，但受声阻抗差、声束角度和气体/骨骼遮挡影响大，图像存在斑点噪声，且切面依赖操作者手法，重复性相对较弱。
PET（正电子发射断层成像）注射含正电子核素（如¹⁸F-FDG）的示踪剂，正电子湮灭产生一对方向相反的511 keV γ光子，被环形探测器符合探测。PET反映的是代谢活性而非解剖结构，分辨率较低（通常4～6 mm），常与CT或MRI融合为PET/CT、PET/MR，用解剖图提供定位、用功能图提供活性信息。
二、数据格式：DICOM是主线，但不止DICOM
临床影像绝大多数以DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）存储。一个DICOM文件由文件头、数据集和像素数据组成，数据集以“标签（组号,元素号）”形式记录患者信息、设备参数、采集几何和像素属性。工程上最需要关注的标签包括：(0028,0010) Rows、(0028,0011) Columns、(0028,0100) BitsAllocated、(0028,1052) RescaleIntercept、(0028,1053) RescaleSlope、(0020,0032) ImagePositionPatient、(0020,0037) ImageOrientationPatient、(0018,0050) SliceThickness、(0028,0030) PixelSpacing。CT的HU换算必须使用RescaleSlope与RescaleIntercept：HU = pixel × RescaleSlope + RescaleIntercept，忽略这一步会把原始存储值误当HU使用，导致窗宽窗位和阈值全部错位。
一个CT序列通常由数十至数百个切片组成，需按ImagePositionPatient沿法向排序后重建为三维体数据。MRI同一检查含多个序列（T1、T2、DWI、增强），序列间需配准；PET常以SUV（标准化摄取值）表达，需结合体重、剂量和采集时间计算。X光与超声则可能是单帧DICOM或导出为PNG/JPEG，后者会丢失标度和几何信息，仅适合算法原型验证，不能用于临床定量。
RescaleSlope、RescaleIntercept、PixelSpacing是否存在。缺失时不要默认1，应记录并回溯数据来源。三、病灶表现与工程判读要点
不同模态的病灶表现差异，直接决定检测任务的难点。CT上肺结节按密度分为实性、部分实性和磨玻璃，磨玻璃结节对比度低、边界模糊，是漏检高发区；骨窗下观察骨质破坏需用高窗位，软组织窗则用于观察侵犯范围。MRI需多序列联合判读，单一序列可能把水肿误判为肿瘤；DWI高信号提示细胞密度高，是肿瘤活性的重要线索。X光受投影重叠影响，需结合正侧位甚至多角度观察。超声的斑点噪声和声影会掩盖小病灶，需结合CDFI血流信息。PET的SUVmax是半定量指标，但炎症、感染也会摄取FDG，必须与CT形态联合判断。
工程上，建议为每个模态建立“数据字典”：记录模态类型、序列名、像素间距、层厚、HU/SUV标度、窗宽窗位预设、常见伪影与病灶类别。这样在训练检测模型时，预处理、增强和评价指标才能与模态特性匹配。例如CT可用HU阈值做肺实质分割，MRI则需先做N4偏置场校正，PET需先做SUV归一化，超声需先做斑点去噪。忽略这些差异，模型在不同模态间迁移时性能会显著下降。
四、一个可复用的模态检查清单
| 检查项 | CT | MRI | X光 | 超声 | PET |
|---|---|---|---|---|---|
| 像素标度 | HU（需Rescale） | 无绝对标度 | 相对灰度 | 相对灰度 | SUV |
| 几何信息 | PixelSpacing+层厚 | 多序列配准 | 单帧投影 | 切面依赖 | 需与CT/MR配准 |
| 主要伪影 | 金属、线束硬化 | 运动、偏置场 | 重叠、散射 | 斑点、声影 | 衰减、部分容积 |
| 预处理重点 | 窗宽窗位、重采样 | 偏置场校正、配准 | 去噪、对比增强 | 斑点去噪、增益归一 | SUV归一、融合 |
| 典型病灶 | 结节、钙化、骨破坏 | 肿瘤、水肿、囊变 | 结节、骨折、积液 | 结节、囊肿、血流 | 高代谢灶、转移 |
掌握上述内容后，面对一个新数据集，可以先判断模态、检查标度与几何、确认病灶表现，再决定预处理与检测策略。这是医学影像病灶检测工程区别于通用目标检测的关键前提。