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医学影像常见文件格式与查看工具

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作者 handsomestwei
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医学影像常见文件格式与查看工具

医学影像常见文件格式与查看工具

梳理临床与科研中常见的 医学影像文件格式（DICOM、NIfTI、NRRD、WSI 等）：中文名称、结构特点、所含信息及常用查看工具。侧重 AI 与数据预处理 视角；非诊疗建议，临床以院内 PACS 规范为准。

目录

一、总览：临床与科研两条线

场景最常见格式一句话
医院 PACS / 设备直连DICOM行业标准，带丰富元数据与层级
AI 训练 / 神经影像科研NIfTI、有时 NRRD / MHA体数据矩阵 + 简单头信息，便于编程
报告、教学、网页展示JPEG / PNG 等从 DICOM 导出 的「照片」，元数据大量丢失
病理全视野TIFF / 厂商专用格式超大分辨率切片，常配合专用查看器

下文按格式展开；DICOM 单独写细，其余写清与 DICOM 的关系即可。

二、DICOM（医学数字成像与通信标准）

项说明
中文名医学数字成像与通信标准文件；口语常叫 DICOM 文件、DCM
常见扩展名.dcm、无扩展名、有时 .dicom
文件特点不仅存 像素，还存 患者、检查、序列、设备、窗宽窗位 等成百上千条 标签（Tag）；同一检查常 多文件组成序列（如 CT 几百张切片）
谁在用DR/CR 胸片、CT、MRI、超声、PET-CT 等院内影像链路

2.1 逻辑结构

DICOM 用 层级 组织一次检查，便于 PACS 管理：

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Patient（患者）
  └── Study（一次检查/检查访问，如「2026-06-03 胸部 CT」）
        └── Series（序列，如「平扫」「增强动脉期」「肺窗」）
              └── Instance（单帧实例 = 通常一个 .dcm 文件，CT 的一张切片）

通俗例子：

  • Study = 你这次来医院做的「胸部 CT 这一套」；
  • Series = 其中「平扫 1mm」「骨窗」「肺窗」等不同扫描设置；
  • Instance = 某一层的断层图（一个文件）。

2.2 文件里大致包含哪些信息

可分两类：

（1）像素数据

  • 灰度或彩色矩阵；CT 常为 HU 值 的离散存储，显示时需 窗宽窗位（WW/WL） 映射到屏幕。

（2）元数据（DICOM Tag） — 节选常见项：

中文含义典型用途
患者 ID / 姓名（可脱敏）与 HIS 关联
检查日期时间、检查号归档检索
模态 Modality（CT、MR、CR、US…）区分设备类型
序列描述、层厚、间距重建与 AI 预处理
像素间距、切片位置、方向余弦3D 重建、测量、配准
窗宽窗位显示肺窗/纵隔窗
设备厂商、协议名质控与域偏移分析

隐私：DICOM 常含 身份信息；科研与 AI 须 脱敏 后再出库，遵守法规与伦理。

2.3 常用查看工具

工具适用场景备注
RadiAnt、Horos、Weasis、MicroDicomWindows / Mac 上快速阅片轻量、适合初学者看 DICOM
3D Slicer3D 重建、分割、科研功能强，学习曲线略陡
OHIF Viewer浏览器阅片（常接 PACS）偏 Web 集成
ITK-SNAP分割标注常与科研配合
厂商工作站医院正式诊断不对外分发

编程读取：pydicom（Python）、DCMTK、SimpleITK 等。

2.4 CT 与 MRI 专节

二者都是 断层影像：不是一张平面投影（如胸片），而是 沿身体一层层「切」出来的很多张图，在院内 几乎一律用 DICOM 存储，层级仍是 Patient → Study → Series → Instance。

CT（Computed Tomography，计算机断层扫描）

项说明
是什么用 X 线 绕身体旋转多角度拍摄，计算机 重建 出横断面（及可重建冠状面、矢状面）；通俗说 「一层层切片看内脏」
典型用途急诊胸腹、骨折、肺结节、肿瘤分期、出血、钙化等；速度快，对 骨、出血、钙化 敏感
和胸片区别胸片是 2D 投影（结构重叠）；CT 是 3D 体（重叠被拆开），一个 Instance = 一层切片

文件组成（一次胸部 CT 举例）

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Study：2026-06-03 胸部 CT 平扫+增强（一次预约的一次检查）
  ├── Series A：平扫 1mm 薄层（300+ 个 .dcm，每层一个 Instance）
  ├── Series B：增强静脉期（又一串 .dcm）
  └── Series C：有时还有骨窗/肺窗重建序列（或靠软件调窗，不另存）
  • 磁盘上：常见 几百个 .dcm 文件 属于同一 Series，按 Instance Number / 切片位置 排序后叠成 3D 体。
  • 科研/AI：常把一整串 DICOM 转成 NIfTI 一个 .nii.gz，方便 Python 读成一个数组。

CT 特有的关键信息（除通用 DICOM 标签外）

信息含义为何重要
Modality = CT标识为 CT与 MRI 区分
HU（Hounsfield Unit，亨氏单位）像素与 水/空气/骨 相关的物理标度调窗、定量分析、部分 AI 直接用 HU 阈值
层厚、层间距、重建核扫描与重建参数影响分辨率与小病灶检出
kVp、mAsX 线管电压、剂量相关图像噪声、辐射剂量质控
窗宽窗位 WW/WL显示映射肺窗、纵隔窗、骨窗
Rescale Slope/Intercept存储值 → HU 的换算读 DICOM 必查，否则 HU 不对

通俗例子：CT 图像像 一摞切得很薄的面包片；每片一个文件；软件把整摞叠起来就能 旋转看 3D、量结节大小。

MRI（Magnetic Resonance Imaging，磁共振成像）

项说明
是什么利用 磁场与射频 激发人体组织信号，计算机成像；无电离辐射（有禁忌证，如部分金属植入物）
典型用途脑、脊髓、关节软组织、部分腹部器官、乳腺等；软组织对比 往往优于 CT
和 CT 对比CT 偏 骨、急性出血、钙化、快速筛查；MRI 偏 软组织、神经、关节韧带、部分肿瘤边界

文件组成（一次颅脑 MRI 举例）

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Study：颅脑 MRI
  ├── Series 1：T1 加权像（一串 .dcm）
  ├── Series 2：T2 加权像（另一串 .dcm）
  ├── Series 3：FLAIR（又一串）
  ├── Series 4：DWI（扩散加权，常看急性脑梗）
  └── Series 5：可能还有 ADC 图、增强扫描等
  • 一次 MRI 检查 往往 多个 Series，每个 Series 是一种 成像序列/对比度（不是 CT 那种「窗」为主，而是 换脉冲序列）。
  • 每个 Series 内仍是 多张切片 Instance；也有 3D 容积序列（一层很厚的块一次采完再重建）。

MRI 特有的关键信息

信息含义为何重要
Modality = MR标识为磁共振与 CT 区分
Sequence Name / 序列描述如 T1、T2、FLAIR、DWI决定图像对比，读片与 AI 必须知道是哪种序列
TR、TE、Flip Angle 等脉冲序列参数影响对比度与信噪比
磁场强度 B0（如 1.5T、3.0T）设备场强分辨率与信噪比
像素值一般 不是 HU；多为相对信号强度AI 预处理常做 强度归一化，不能照搬 CT 的窗宽窗位逻辑
多通道/多回波部分高级序列读取时要按 Series 分开

通俗例子：同一次头颅检查，MRI 像 同一部位拍了多种「滤镜」的照片（T1、T2、FLAIR…），每种滤镜一个文件夹（Series）；而 CT 更像 同一种成像下切了很多层。

CT vs MRI：文件层面小结

对比项CTMRI
文件格式院内几乎均为 DICOM同左
一次检查的文件量常 1～数个 Series × 每层一文件常 多个 Series（多序列）× 每层一文件
像素物理含义HU，可定量信号强度，序列依赖强
显示习惯窗宽窗位（肺窗/骨窗）按序列类型选片，增强需看造影剂期相
AI 常见处理重采样、调窗或 HU 裁剪、转 NIfTI 体按序列分开训练、强度归一化、注意 域偏移

注意：PET-CT、MRI 增强等会在同一 Study 下再增加 不同 Series；文件结构仍是 DICOM，只是 Series 描述 与 标签 不同。

三、NIfTI（神经影像信息技术倡议格式）

项说明
中文名神经影像信息技术倡议格式；常称 NIfTI 文件
常见扩展名.nii、.nii.gz（压缩）
文件特点主要为 一个 3D/4D 体数据矩阵 + 较短的头文件信息（仿射矩阵、体素尺寸）；一般不携带 DICOM 级完整临床元数据
谁在用脑 MRI/fMRI、部分 AI 竞赛与论文复现；也常把 CT 体 从 DICOM 转成 NIfTI 再训练

3.1 结构组成（概念）

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.nii / .nii.gz
  ├── Header：维度 (X,Y,Z[,T])、体素大小、方向/原点（仿射）
  └── Data：体素数组（如 512×512×120）
  • 3D：一层层堆起来的体（如 CT 全肺）。
  • 4D：多时间点或多模态叠在时间/通道维（如 fMRI）。

3.2 文件里包含哪些信息

有通常没有（需另存 CSV/Sidecar）
体素强度值完整 DICOM 患者信息
空间分辨率、方向（仿射）机构级检查号、完整序列描述
有时在扩展字段存备注法律级审计链路

3.3 常用查看工具

工具说明
ITK-SNAP看 NIfTI、做分割
3D Slicer导入 NIfTI 三维浏览
FSLeyes神经影像常用
Python：nibabel、SimpleITKAI 流水线标配

四、NRRD（几乎原始栅格数据）

项说明
中文名几乎原始栅格数据格式
常见扩展名.nrrd、头文件 .nhdr + 原始 .raw（分离式）
文件特点头信息 可读文本 或二进制；灵活描述多维数组；科研与 MedVis 生态常见
与 NIfTI角色类似，都是 「体数据 + 头」；工具链有重叠（3D Slicer、ITK）

包含信息：维度、类型、间距、方向、可选元数据键值；临床标签通常不靠 NRRD 携带。

查看：3D Slicer、ImageJ、ParaView（偏可视化）。

五、MetaImage（MHA / MHD + RAW）

项说明
中文名Meta 图像格式
常见扩展名.mha（单文件）、.mhd + .raw（头+数据分离）
文件特点ITK 生态友好；文本头描述维度与类型，数据可分离存储
用途与 SimpleITK 流水线、部分老项目数据交换

查看 / 处理：3D Slicer、ITK-SNAP、SimpleITK。

六、Analyze 7.5（遗留格式）

项说明
中文名Analyze 7.5 格式（较老）
结构.hdr（头）+ .img（体素）
现状多被 NIfTI 取代；偶见历史数据

七、常见二维图像（JPEG / PNG 等）

项说明
中文名联合图像专家组格式 / 便携式网络图形 / 标签图像文件格式 等
在医学中的角色多为 DICOM 截图、导出片、论文插图、部分移动端上传；不是 院内标准归档格式
特点只有（或 mainly）像素 + 少量 EXIF；丢失 层厚、HU、患者与检查层级
AI 注意可用，但 无法做可靠 3D 测量；窗宽窗位可能已被「烤」进图里

查看：系统看图、ImageJ、任何浏览器。

例子：把胸片 DICOM 导出为 PNG 发论文图——人眼能看，不适合 当作与 PACS 等价的临床源数据。

八、病理全视野数字化（WSI）

项说明
中文名全视野病理切片数字化图像
常见扩展名.svs、.ndpi、.mrxs、.tif（金字塔 TIFF） 等 厂商格式 为主
特点极大分辨率（亿级像素）；常 金字塔分层（低倍预览→高倍细节）
结构多为 专有容器 + 多层分辨率；不统一为一种开放标准
包含信息像素 + 扫描倍率、MPP（微米/像素）等；患者信息常在外部 LIS

查看：OpenSlide 支持的查看器、QuPath、部分厂商软件。

与放射影像区别：切片是 组织染色，不是 X 线/CT；AI 流程常为 分块（patch）训练 + slide 级预测。

九、视频与动态超声

项说明
中文名动态超声多帧、心脏超声 DICOM 多帧、造影 cine
常见形式DICOM 多帧（一个文件里多帧）；或导出 MP4 / AVI（元数据减少）
特点时间维 + 空间维；帧率、心动周期相关

查看：超声工作站、支持 cine 的 DICOM 查看器、VLC（仅视频导出时）。

十、相关非图像文件

类型中文/说明和影像的关系
DICOM SR结构化报告存测量、发现，引用图像 Series
DICOM SEG / RTSTRUCT分割 / 勾画轮廓AI 标注、放疗轮廓，挂到同一 Study
DICOM GSPS图形批注箭头、文字叠加
HL7 / FHIR医疗信息交换传报告、医嘱，不是像素文件
PDF影像报告 PDF文字结论，不能替代 DICOM 做 AI 训练源（除非 OCR 做 NLP）

十一、格式选型速查

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进医院、做诊断、训练要空间与 HU  →  优先理解 DICOM（+ 脱敏）
做 AI 实验、体数据 numpy 化      →  常见 DICOM → NIfTI 再进模型
写论文配图、网页展示            →  PNG/JPEG（衍生，非源数据）
病理 AI                         →  厂商 WSI + OpenSlide / QuPath

与 AI 预处理的关系

  • 换模态时，任务类型（分类/检测/分割）不变；
  • 变的是文件里有什么：2D 单帧 vs 3D 体、是否有 HU、是否多帧、标签在哪一层级标注。
  • 预处理 必须先 读对格式（DICOM 用 pydicom/SimpleITK，NIfTI 用 nibabel），再谈 ResNet、U-Net。

十二、参考与延伸

AI, AI医疗
AI AI医疗 医学影像 DICOM
本文由作者按照 CC BY 4.0 进行授权