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Über die Formate
DCM ist die Dateierweiterung für den DICOM-Standard (Digital Imaging and Communications in Medicine), ein umfassendes Framework für die Handhabung, Speicherung, Übertragung und den Druck medizinischer Bildgebungsdaten. Gemeinsam vom American College of Radiology (ACR) und der National Electrical Manufacturers Association (NEMA) entwickelt, erreichte der Standard seine aktuelle Form als DICOM 3.0 im Jahr 1993 und wird seither kontinuierlich aktualisiert. Eine DCM-Datei ist weit mehr als ein Bildcontainer: Sie kapselt die Pixeldaten zusammen mit einem umfangreichen Satz strukturierter Metadaten-Tags, die in Gruppen organisiert sind und den Patienten (Name, ID, Geburtsdatum), die Studie (Datum, überweisender Arzt, Beschreibung), die Bildgebungsserie (Modalität, Körperteil, Patientenposition) und das spezifische Bild (Akquisitionsparameter, Pixelabstand, Fenster/Niveau-Einstellungen) beschreiben. DICOM unterstützt eine breite Palette von Pixeldatentypen — Monochrom (8, 12 oder 16 Bit), RGB-Farbe, YBR-Farbräume und Multi-Frame-Sequenzen für Cine-Schleifen oder volumetrische Stapel — mit optionaler JPEG-, JPEG 2000-, JPEG-LS- oder RLE-Komprimierung. Ein Vorteil ist die klinische Interoperabilität: Jedes moderne medizinische Bildgebungsgerät — CT, MRT, Röntgen, Ultraschall, PET, Mammographie — erzeugt DICOM-Ausgabe, und jedes PACS (Picture Archiving and Communication System) verarbeitet diese, was DICOM zur universellen Sprache der Radiologie macht. Der eingebettete klinische Kontext ist eine weitere entscheidende Stärke: Im Gegensatz zu generischen Bildformaten enthält jede DCM-Datei die Metadaten, die benötigt werden, um das Bild in einem diagnostischen Umfeld korrekt anzuzeigen, zu messen und zu interpretieren.
VIPS ist das native Dateiformat der libvips)-Bildverarbeitungsbibliothek, die ursprünglich von John Cupitt und Kirk Martinez an der National Gallery in London während des VASARI-Projekts (1989-1993) für die hochauflösende Digitalisierung und Analyse von Gemälden entwickelt wurde. Das VIPS-Format speichert große Bilder in einem einfachen, speicher-mappbaren Layout: ein Header mit Bildabmessungen, Bandanzahl (Kanäle), Datentyp (8/16/32-Bit-Ganzzahl, Float, Double, Complex), Farbinterpretation, Auflösung und Offset-Metadaten, gefolgt von den rohen Pixeldaten in band-verschachteltem Format. Dieses geradlinige Layout ermöglicht es dem virtüllen Speichermanager des Betriebssystems, die Datei direkt in den Adressraum abzubilden, wodurch libvips Bilder verarbeiten kann, die viel größer als der verfügbare RAM sind, indem Teile nach Bedarf ein- und ausgelagert werden — eine Technik namens bedarfsgesteürte Auswertung. VIPS-Dateien unterstützen Bilder mit beliebiger Bandanzahl in jedem der unterstützten numerischen Typen und können alles von Standard-RGB-Fotografien bis zu Hyperspektral-Datensätzen mit Hunderten von Bändern aufnehmen. Ein Vorteil ist die Leistung bei großen Bildern: Die Architektur von libvips verarbeitet Bilder in kleinen Kacheln, die bedarfsweise ausgewertet werden, was bedeutet, dass ein 100.000 x 100.000-Pixel-Bild zugeschnitten, skaliert, geschärft und gespeichert werden kann, ohne das gesamte Bild in den Speicher zu laden — eine Fähigkeit, die VIPS zur Engine hinter Bildverarbeitungsdiensten macht, die Millionen von Webbildern verarbeiten. Das wissenschaftliche Erbe des Formats ist eine weitere Stärke — das VASARI-Projekt erforderte die Analyse von Gemälden bei Ultrahöchstauflösung mit Multispektralbildgebung, und die Unterstützung des VIPS-Formats für beliebige Bandanzahlen und Gleitkomma-Präzision spiegelt diese Computational Imaging-Ursprünge wider. VIPS-Dateien werden hauptsächlich mit der libvips-Bibliothek (verfügbar für C, Python, Ruby und andere Sprachen) verwendet und können über vips-Kommandozeilentools oder ImageMagick in andere Formate konvertiert werden.