本文简单介绍成像数据的五个基本维度。

使用显微镜获得的原始数据，通常有不同的维度组合，例如：

• xy：仅平面二维成像
• xyc：包含多个通道的二维成像
• xyz：三维成像
• xyzc：三维多通道成像
• xyzct：三维多通道视频

一般来讲，成像数据就是这五个维度。xyzt 四个维度用于描述时空，剩下一个 c 维度用于描述通道，也有是目标物的标记标签。虽然还有一些高光谱成像的，会有 xyλ ，但这个 λ 本质上和通道 c 是等价的。

上图就是 ImageJ 中给出的一个包含五个维度数据类型（Hyperstack）的例子。

需要注意的是，不同类型的显微镜，或者不同厂家的显微镜，所得到的数据有各种各样的格式。比如蔡司数据是 czi 文件，徕卡是 lif 文件，尼康是 nd 文件，这些只是不同的文件格式，而不是数据的类型。事实上文件格式五花八门，每个厂家都会处于自身便利自定义文件格式，但是最根本的记录下的原始数据，都是 xyzct 这五个维度。

上图是 ImageJ 中能够（基于Bio-Formats插件）支持导入的海量成像文件格式。

所以，不要害怕这些千奇百怪的文件格式。只要抓住了成像数据最根本的五个维度，你就能轻松地使用 ImageJ 以及其它开源工具处理（至少是打开查看）它们。

上图为 python 中使用 AICSImage 模块查看各种成像文件数据的方法。