2. 医学影像数据模态与格式解析
在医学影像模型鲁棒性测试中，第一步不是设计攻击或扰动，而是准确理解输入数据的物理来源、数值分布与文件结构。不同模态的成像原理决定了噪声类型、灰度动态范围、空间分辨率与伪影模式，而这些特性直接决定了鲁棒性测试中“什么样的扰动是合理的、什么样的变化是临床可能出现的”。本节从数据特性、DICOM 标准与预处理流程三个层面展开，为后续测试用例设计建立数据基础。
一、五种模态的数据特性差异
CT（计算机断层扫描）以 X 射线衰减系数为物理量，输出为 HU（Hounsfield Unit）值，典型范围 −1024 HU（空气）到 +3071 HU（骨骼），软组织集中在 0～80 HU。CT 的关键特性是定量可比：同一组织在不同设备上 HU 值应基本一致，因此窗宽窗位（如肺窗 WW1500/WL−600、脑窗 WW80/WL40）成为标准显示手段。鲁棒性测试中，CT 对噪声、金属伪影、低剂量稀疏采样敏感，测试集应覆盖不同剂量水平与重建核（如骨核、软组织核）。
MRI（磁共振成像）测量的是氢质子弛豫信号，没有统一绝对单位，强度依赖序列（T1、T2、FLAIR、DWI）、场强（1.5T/3T）与线圈。同一患者不同序列的对比度完全不同，因此 MRI 鲁棒性测试必须按序列分层，不能跨序列混用强度归一化。常见扰动包括偏置场（bias field）、运动伪影、射频不均匀与信噪比下降。
X 光是二维投影叠加，胸腔 X 光中肋骨与肺野重叠，灰度动态范围宽。其数据特性是投影叠加而非断层，左右标记、体位、曝光剂量都会显著改变图像。鲁棒性测试需关注曝光不足/过度、栅格伪影与旋转体位。
超声为实时扇形扫描，含斑点噪声（speckle）、声影与衰减，且图像坐标与探头位置强相关。超声图像常带测量标注与多帧序列，鲁棒性测试应区分单帧图像扰动与时序帧间一致性。
病理图像为全切片扫描（WSI），分辨率可达 10 万×10 万像素，呈金字塔多级倍率结构，颜色受 H&E 染色与扫描仪影响大。其鲁棒性测试重点是染色归一化、倍率一致性与切片拼接缝。
二、DICOM 标准：像素数据与元数据的绑定
DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）不是单纯的图像格式，而是像素数据 + 元数据标签的复合结构。一个 .dcm 文件由文件头、数据集和像素数据组成，数据集中的每个标签用 (组号, 元素号) 唯一标识。对鲁棒性测试而言，必须掌握以下关键标签：
- (0028,0010) Rows / (0028,0011) Columns：图像矩阵尺寸，决定重采样目标。
- (0028,0103) PixelRepresentation：0 表示无符号整数，1 表示有符号整数。CT 的 HU 可能为负，必须为 1，否则负值会被错误截断。
- (0028,1052) RescaleIntercept / (0028,1053) RescaleSlope：将存储像素值转换为物理量的线性系数，CT 中 HU = 像素值 × Slope + Intercept，通常 Slope=1、Intercept=−1024。
- (0028,1050) WindowCenter / (0028,1051) WindowWidth：显示窗参数，决定灰度映射范围。
- (0008,0060) Modality：模态标识（CT/MR/US/CR 等），用于路由到不同预处理分支。
一个常见错误是直接读取像素数组并除以 255 归一化，忽略了 RescaleSlope/Intercept 与 PixelRepresentation。这会导致 CT 的 HU 值被压缩到 0～1，负值丢失，模型学到的“密度”关系被破坏。正确做法是先按标签还原物理量，再按窗宽窗位截断到 [0,255] 或 [0,1]。
三、预处理流程与鲁棒性测试的衔接
预处理不是“清洗数据”这么简单，它本身会引入或放大扰动。以 CT 为例，标准流程为：读取 DICOM → 按 RescaleSlope/Intercept 还原 HU → 按窗宽窗位映射到显示灰度 → 重采样到统一尺寸（如 512×512）→ 归一化 → 数据增强。每一步都可能成为鲁棒性测试的注入点：
- HU 还原阶段：测试 Slope/Intercept 被篡改或缺失时的模型行为，模拟设备参数错误。
- 窗宽窗位阶段：测试不同窗设置（肺窗、纵隔窗、骨窗）下模型输出是否稳定，模拟阅片习惯差异。
- 重采样阶段：测试插值方法（最近邻、双线性、B 样条）与目标尺寸变化对分割边界的影响。
- 归一化阶段：测试全局归一化 vs 逐样本归一化在跨中心数据上的差异。
- 数据增强阶段：旋转、缩放、弹性形变、亮度对比度扰动，需与临床可能变化对齐，避免引入非物理扰动。
四、跨模态预处理的关键差异
MRI 没有 HU 这样的绝对单位，预处理重点是偏置场校正（如 N4ITK）与强度归一化（如 z-score 或 WhiteStripe）。超声需要处理斑点噪声，常用 Lee 滤波或各向异性扩散，但滤波本身会改变纹理，测试时需区分“去噪后”与“原始”两条路径。病理 WSI 的预处理核心是染色归一化（如 Macenko、Reinhard）与倍率对齐，测试时应固定倍率，避免将倍率差异误判为模型鲁棒性问题。
下表给出五种模态在鲁棒性测试中建议优先覆盖的扰动类型，可作为测试用例设计的起点：
| 模态 | 物理量/单位 | 优先扰动类型 | 预处理关键步骤 |
|---|---|---|---|
| CT | HU（−1024~3071） | 噪声、金属伪影、低剂量、重建核 | HU 还原、窗宽窗位、重采样 |
| MRI | 无绝对单位 | 偏置场、运动、射频不均、SNR 下降 | 偏置场校正、强度归一化 |
| X光 | 投影灰度 | 曝光变化、栅格伪影、旋转体位 | 裁剪、对比度拉伸、尺寸统一 |
| 超声 | 回波强度 | 斑点噪声、声影、探头位置、帧间抖动 | 去噪、帧对齐、ROI 裁剪 |
| 病理 | RGB 染色强度 | 染色差异、倍率变化、拼接缝 | 染色归一化、倍率对齐、切片分块 |
理解数据模态与格式，最终目的是让鲁棒性测试的扰动“有物理依据、有临床对应”。CT 的噪声应模拟剂量下降，MRI 的扰动应模拟运动或场不均匀，病理的颜色变化应模拟染色批次差异。只有把扰动锚定在真实成像与处理链上，测试结果才具有可解释性和工程价值。