一.常用CT值 CT值的含义是:每个反应管内的荧光信号达到设定的域值时所经历的循环数.研究表明,每个模板的Ct值与该模板的起始拷贝数的 对数存在线性关系,起始拷贝数越多,Ct值越小.利用已知起始拷贝数的标准品可作出标准曲线,因此只要获得未知样品的CT值,即可从标准曲线上计算出该样 品的起始拷贝数. 是用不同的灰阶来反应组织和器官的密度,也可以用吸收系数来反应组织器官的密度. 常见人体组织的CT值(HU) 组织 CT值 组织 CT值 骨组织 > 肝脏 - 钙值 - 脾脏 - 血块 - 胰腺 - 脑

概念解释(网络资料): 窗宽: 窗宽指CT图像所显示的CT 值范围.在此CT值范围内的组织结构按其密度高低从白到黑分为16 个灰阶以供观察对比.例如,窗宽选定为100 Hu ,则人眼可分辨的CT值为100 / 16 =6 . 25 Hu ,即2 种组织CT值相差在6 . 25Hu以上者即可为人眼所识别.因此,窗宽的宽窄直接影响图像的清晰度与对比度.如果使用窄的窗宽,则显示的CT 值范围小,每一灰阶代表的CT 值幅度小,对比度强,适于观察密度接近的组织结构(如脑组织).反之,如果使用宽的窗宽,则显

根据本系列教程文章上一篇说到,在完成C++和Opencv对Hessian矩阵滤波算法的实现和封装后, 再由C#调用C++ 的DLL,(参考:C#处理医学图像(一):基于Hessian矩阵的血管肺纹理骨骼增强对比) 功能虽然已经实现,但在实际应用中要考虑到性能和耦合,本篇将介绍性能方面的注意点以及和其他功能的联动. 我们将Demo里面的功能集成到正式工程中: 1.新建一个新窗体,用来显示结果和调整滤波参数: 其中滑块控件选择工具箱中的Slider,定义好控件样式,变化事件选择PreviewMous

先说一下CT值是什么 CT图像反映的是人体对X射线吸收的系数,但我们关心的是各组织结构的密度差异,即相对密度,如果某组织发生病变,其密度就会发生变化,但由于比较吸收系数非常繁琐,于是亨氏把组织器官对X射线的吸收系数换算成CT值,单位是Hu.水的CT值为0Hu,其它不同组织密度都与它进行比较.密度比水大为正值,比水小为负值.人体各组织CT值如图所示. 在处理医学图像过程中会遇到图像归一化的问题,一般来说1.标准化(每个像素减去均值,再除以标准差):2.归一化(比如归一化到0~255). 问题在第二

PACS系统 http://baike.baidu.com/link?url=prHBMbyu5W98ET1UGQ0PXXxLebxAeljckFH0pfO_2aODe1UgsrWgRd4UnboptZy6jgHMx-X1bqszWlMZ8nJIfq PACS系统是Picture Archiving and Communication Systems的缩写,意为影像归档和通信系统.它是应用在医院影像科室的系统,主要的任务就是把日常产生的各种医学影像(包括核磁,CT,超声,各种X光机,各种红外仪.

  目录(?)[-] 背景 DICOM Print服务数据流 DICOM Print服务各部分关系 DICOM Print服务具体实现   背景: 昨天专栏中发表了一篇关于DICOM Print的博文DICOM:DICOM Print服务中PresentationContext协商之 MetaSOPClass与SOPClass对比分析,文章从部署中遇到的实际情况出发,对DICOM Print中的连接协商(Association Negotiation)进行了剖析,本文可看做是上一篇博文的补充,重

转自:http://www.cnblogs.com/assassinx/archive/2013/01/09/dicomViewer.html Dicom全称是医学数字图像与通讯,这里讲的暂不涉及通讯那方面的问题 只讲*.dcm 也就是diocm格式文件的读取,读取本身是没啥难度的 无非就是字节码数据流处理.只不过确实比较繁琐. 分析: 整体结构先是128字节所谓的导言部分,说俗点就是没啥意义的破数据 跳过就是了,然后是dataElement依次排列的方式 就是一个dataElement接一个d

背景: 从DICOM网络传输一文开始,相继介绍了C-ECHO.C-FIND.C-STORE.C-MOVE等DIMSE-C服务的简单实现,博文中的代码给出的实例都是基于fo-dicom库来实现的,原因只有一个:基于C#的fo-dicom库具有高封装性.对于初学者来说实现大多数的DIMSE-C.DIMSE-N服务几乎都是“傻瓜式”操作——构造C-XXX-RQ.N-XXX-RQ然后绑定相应的OnResponseReceived处理函数即可.本博文希望在前几篇预热的基础上,对比DCMTK.fo-dico

官网地址:https://github.com/chafey/cornerstone 简介: Cornerstone is an open source project with a goal to deliver a complete web based medical imaging platform. This repository contains the Cornerstone Core component which is a lightweight JavaScript libra

Dicom格式文件解析器   Dicom全称是医学数字图像与通讯,这里讲的暂不涉及通讯那方面的问题 只讲*.dcm 也就是diocm格式文件的读取,读取本身是没啥难度的 无非就是字节码数据流处理.只不过确实比较繁琐.好了 正题 分析 整体结构先是128字节所谓的导言部分,说俗点就是没啥意义的破数据 跳过就是了,然后是dataElement依次排列的方式 就是一个dataElement接一个dataElement的方式排到文件结尾 通俗的讲dataElement就是指tag 就是破Dicom标准里

基于HTML5的PACS--图像伪彩 摘要: 要查看此系统更多的图像处理功能请参考:区域医疗移动医疗影像解决方案--基于HTML5的PACS--HTML5图像处理套用句广告语:哪里不会点哪里,so easy妈妈再也不用担心我的学习了.本地有了DICOM像素,再也不用担心图像调窗,图像反色,图像伪彩等技术了.仅此记录下.上图展示下给种伪彩效果.1...阅读全文 posted @ 2014-06-18 21:43 破曉 阅读(599) | 评论 (0) 编辑 基于HTML5的PACS---JS调整窗

天健PACS较早从事影像医院处理系统,为国外系统或设备以OEM方式提供软件模块.天健的PACS里面三维重建.容积重建.血管分析.虚拟腔镜.头部灌注等部分是用西安盈谷科技的,手术麻醉和重症监护系统是奥迪玛公司的,近期富士增股,为最大控股方.军队医院进驻较多,三级甲等典型用户多.华北.华中及华东业务量大于华海.在西北.华北.东北.华东.华南.华中.京津唐及山东8个事业部,提供各区域的及时响应.关键组成部份: DICOM 图像服务器 (Image Server) -- 用来接收.提供和管理医疗影像 医

(1):Vtk读取并显示图像:三种方法 转载:未知出处 转载:用VTK显示平面图片:http://blog.csdn.net/tonylk/article/details/464881 用到vtkJPEGReader类. 包含的头文件: #include "vtkActor.h" #include "vtkRenderer.h" #include "vtkRenderWindow.h" #include "vtkRenderWindow

背景: 专栏之前对Transfer Syntax(暂定中文翻译为传输语义,8月初博客中提到的DICOM3.0标准中文版开源书籍计划顺利启动.兴许会面临诸多专有名词的翻译工作,欢迎广大博友提意见)进行过多次的介绍.在DICOM医学图像处理:DICOM网络传输中差别过Abstract Syntax与Transfer Syntax,在DICOM:dcmqrscp.exe与storescu.exe中C-STORE服务的差别中介绍过在网络服务中Transfer Syntax的作用.以及上一篇DICOM:d

天健PACS较早从事影像医院处理系统,为国外系统或设备以OEM方式提供软件模块.天健的PACS里面三维重建.容积重建.血管分析.虚拟腔镜.头部灌注等部分是用西安盈谷科技的,手术麻醉和重症监护系统是奥迪玛公司的,近期富士增股,为最大控股方.军队医院进驻较多,三级甲等典型用户多.华北.华中及华东业务量大于华海.在西北.华北.东北.华东.华南.华中.京津唐及山东8个事业部,提供各区域的及时响应.关键组成部份: DICOM 图像服务器 (Image Server) -- 用来接收.提供和管理医疗影像 医

前言:本程序是我去年实现论文算法时所做.主要功能为标记切割肝脏区域.时间有点久,很多细节已经模糊加上代码做了很多注释,因此在博客中不再详述. NOTE: 程序分几大段功能模块,仔细阅读,对解决医学图像还是有一定的借鉴意义 想借鉴本文的一定要仔细阅读代码和注释,中间有人机交互部分,空跑会抛异常 .dcm数据,我放到了我的百度云盘,有兴趣的可以下载,实测一下代码.dcm数据连接 clc,clear img_1=dicomread('10011.dcm');%读取dcm文件 (所谓的灰度值) meta

转:http://blog.csdn.net/zssureqh/article/details/8846337 背景介绍: 医学影像PACS工作站的服务端需要对大量的dcm文件进行归档,写入数据库处理.由于医学图像的特殊性,每一个患者(即所谓的Patient)每做一次检查(即Study)都至少会产生一组图像序列(即Series),而每一组图像序列下会包含大量的dcm文件(例如做一次心脏CTA的诊断,完整的一个心脏断层扫描序列大约有200幅图像).DICOM3.0协议中对每一幅影像是按照特定的三个

系统描述: 1.系统基于HTML5开发,突破了平台限制,可以在任意移动终端的浏览器上调阅原始海量医学影像图像. 2.客户端无需任何下载安装,直接通过浏览器即可使用,并处理基于DICOM标准的高保真医学影像. 3.支持IOS.android.window.linix等主流操作系统. 4.支持DICOM标准,方便医院原有pacs对接,方便医院临床看图,方便区域医疗.移动医疗. 5.浏览器客户端实现解析和渲染,图像调整窗宽窗位等一切图像操作可在客户端浏览器完成,避免和服务器频繁的交互. 系统主要功能点

基于Flex的PACS和基于HTML5的PACS,都不是基于DICOM的WADO的方式,即所有的图像操作,移动.缩放.旋转.测量.伪彩.窗宽窗位调整等都是在本地浏览器能够完成,不用和服务器进行频繁的交互通讯.图像是直接通过后台推送的像素数据在前端生成.并非是WADO的方式直接显示后端生成的jpg图像. 系统的主要功能点和基于HTML5的pacs基本一样在此不在罗列,要查看基于HTML5的PACS请参考链接:http://www.cnblogs.com/poxiao/p/3540688.html

背景: 周末看到了一篇原公司同事的文章,讲的是关于新的互联网形势下的PACS系统.正好上一篇专栏文章也提到了有想搭建一个worklist服务器的冲动,所以就翻箱倒柜将原本学生时代做课题时搭建的简易Web PACS找了出来,借着再次搭建的机会学习一下Web PACS相关的技术,例如WADO标准.CGI或者FastCGI等技术. WEB PACS技术浅谈: WEB PACS是一种利用互联网技术,跨越了医院和地域限制的,可随意查询和获取DICOM对象的PACS系统.目前常见的方式有两种:第一种是通过W