DICOM醫學圖像處理：深入剖析Orthanc的SQLite，了解WADO & RESTful API
背景： 上一篇博文簡單翻譯了Orthanc官網給出的CodeProject上“利用Orthanc Plugin SDK開發WADO插件”的博文，其中提到了Orthanc從0.8.0版 ...
原文：醫學圖像了解
醫學圖像 醫學圖像是反映解剖區域內部結構或內部功能的圖像，它是由一組圖像元素 像素 D 或立體像素 D 組成的。醫學圖像是由采樣或重建產生的離散性圖像表征，它能將數值映射到不同的空間位置上。像素的數量是用來描述某一成像設備下的醫學成像的，同時也是描述解剖及其功能細節的一種表達方式。像素所表達的具體數值是由成像設備 成像協議 影像重建以及后期加工所決定的 醫學圖像有四個關鍵成分 像素深度 光度表示 ...
2018-10-27 17:58 0 4069 推薦指數：
相關推薦
ImageNet && 醫學圖像的識別
醫學圖像識別的問題 如果將CNN應用於醫學圖像，首要面對的問題是訓練數據的缺乏。因為CNN的訓練數據都需要有類別標號，這通常需要專家來手工標記。要是標記像ImageNet這樣大規模的上百萬張的訓練圖像，簡直是不可想象的。 因為CNN的參數多，必須依靠大規模的訓練數據才能防止過度擬合 ...
SimpleITK處理醫學圖像
做醫學圖像時，SimpleITK是一個很常用的庫。實際上大家往往喜歡把不同類型的數據割裂開，nrrd用pynrrd處理，dicom用dicom處理，nii用nibabel處理……實際上根本沒必要，SimpleITK完全可以統一處理，各種類型的讀取和保存一步搞定。 1. 讀取 首先是 ...
MONAI-醫學圖像
目錄 安裝MONAI API MONAI Project monai是一款基於pytorch的深度學習開源框架，主要用於醫學圖像的處理（分類、分割等）。 主要優點：集成性好，訓練速度快，涵蓋當今流行的分類/分割網絡。（更多優點待探索） 缺點：對硬件要求 ...
醫學圖像處理(一)：醫學圖像格式（nii和dicom）
醫療圖像是對解剖區域的內部結構和功能的一種表征。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采樣過程和重建過程的離散表征。用來描述一個確定采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、采樣協議、重建以及后續處理過程。 醫療數據的組成 ...
醫學圖像處理流程
Tips: 最近在做醫學圖像預處理（CT/PET），涉及到了一些盲點和知識點，在這做一些總結。 一、數據格式 DICOM DICOM是醫學圖像中的標准文件，包含了許多元數據信息，這些信息具體可以分為以下四類： Patient Study ...
醫學圖像數據（一）——TCIA基本介紹
1、介紹 The Cancer Imaging Archive (TCIA)是癌症研究的醫學圖像的開放獲取數據庫。該網站由國家癌症研究所（NCI）癌症影像計划資助，合同由阿肯色大學醫學科學院管理。存檔內的數據被組織成通常共享癌症類型和/或解剖部位的“集合”。 通常是由常見疾病（例如肺癌），圖像 ...
醫學圖像分割綜述
簡介： 醫學圖像分割是醫學圖像處理與分析領域的復雜而關鍵的步驟，其目的是將醫學圖像中具有某些特殊含義的部分分割出來，並提取相關特征，為臨床診療和病理學研究提供可靠的依據，輔助醫生做出更為准確的診斷。 但是，從醫學圖像中自動分割出目標是個艱巨的任務，因為醫學圖像具有較高的復雜性且缺少簡單 ...