超声图像常见数据格式

### 超声图像常用的文件格式及标准

超声图像在医疗领域有着广泛的应用，为了确保不同设备之间的兼容性和数据交换的便利性，多种标准化的文件格式被广泛应用。

#### DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine)

DICOM 是医学成像中最常见的标准之一。该格式不仅支持存储静态图像，还能够保存动态序列、音频以及其他相关元数据。对于超声影像而言，DICOM 提供了一个完整的框架来描述图像属性及其关联信息，如患者详情、采集参数等[^1]。

import pydicom
ds = pydicom.dcmread('path_to_dicom_file')
print(ds.PatientName)

#### NIfTI (Neuroimaging Informatics Technology Initiative)

虽然最初是为了脑部扫描设计而来的，但在某些情况下也被用于其他类型的体模重建或三维可视化应用中。NIfTI 文件通常具有 .nii 或者 .nia 扩展名，并且可以携带额外的空间变换矩阵以便更精确地表示解剖结构位置关系。

import nibabel as nib
img = nib.load('path_to_nifti_file.nii.gz')
data = img.get_fdata()

#### RAW 和 BMP 格式

除了上述两种专业化的医学图像格式外，在研究环境中有时也会遇到原始二进制（RAW）形式或者是位图（BMP）。这些简单格式主要用于实验室内特定用途下的快速开发测试阶段，因为它们不具备复杂的头部信息字段，所以在实际临床实践中并不常见到单独使用的场景[^2]。

#### 特定应用场景中的专用格式

针对不同的诊断需求和技术特点，还有一些更为专门化的小众格式存在。例如，在心血管疾病评估方面可能会涉及到 ECG/Echocardiography 的专有编码方式；而在乳腺筛查项目里，则可能更多依赖于由厂商定义的一系列私有协议来进行高效的数据管理和传输操作[^3]。