醫療圖像
醫療圖像是對解剖區域的內部結構和功能的一種表徵。它以二維像素或者三維體素的形式呈現出來。映射到空間位置的數值是對採樣過程和重建過程的離散表徵。用來描述一個確定採樣模態視野的像素數量是對解剖結構和功能的細節的表達。像素表達的數值取決於成像模式、採樣協議、重建以及後續處理過程。
- 像素深度（Pixel Depth）或者位深度（Bit Depth）或者色深度（Color Depth）就是用來編碼每一像素的信息所用的位數，決定着特定柵格文件可以存儲的值的範圍，該範圍可根據公式 2^n 計算得出（其中 n 表示位深度）。例如，一個 8 位的柵格可以具有 256 個不同的值（範圍從 0 至 255）。【參考】
- 光度解釋具體化了像素數據被解釋成正確的圖片展示的方式，如單色圖像或者彩色圖像。爲了確定像素值中是否存儲了彩色信息，我們引入了每個像素的樣本的概念，也就是大家都知道的通道數量。單色圖像每個像素只有一個樣本，圖片中並沒有存儲彩色信息。我們使用從黑色到白色的灰度級別來展示單色圖片。灰度的數量明顯取決於用來存儲這個樣本的位數。像 X 光片、CT 和磁共振這樣的放射醫療影像都有一個灰度光度解釋。核醫學圖像都以彩色的形式展現，例如 PET 和 SPECT。
- 元數據就是圖片中所描述的信息。無論在什麼格式的文件中，都存在一些超越像素數據並且和圖像相關的信息。這類被稱作元數據的信息通常都以頭部的形式儲在文件的起始部分，它至少會包含以下信息：圖像矩陣的維度、空間精度、像素深度以及光度解釋。
- 像素數據——這裏存儲的是像素數值的大小。根據不同的數據類型，像素數據可能以整型或者浮點型的類型存儲，使用表達數據所需的最少的數據位。
所以，圖像的大小=頭部大小（包含元數據）+行×列×像素深度×幀的數量
醫療圖像的格式
放射生物圖像中主要有六種格式（截止 2017 年 5 月 ），其中 DICOM 和 NIFTI 是最常用的。
- DICOM（醫療中的數字圖像和通信）
- NIFTI（神經影像學信息技術計劃）
- PAR/REC（飛利浦 MRI 掃描格式）
- ANALYZE（Mayo 醫療成像）
- NRRD（近乎原始光柵數據）
- MNIC 格式