医学影像数据集怎么找

医学图像数据（二）——TCIA完整数据集下载方式

1. 构建下载环境 l TCIA数据集下载文件为.jnlp格式(JNLP(Java Network Launching Protocol )是java提供的一种可以通过浏览器直接执行java应用程序的途径,它使你可以直接通过一个网页上的url连接打开一个java应用程序.) l 需要安装JRE(JRE是Java Runtime Environment缩写,指Java运行环境,是Sun的产品.运行JAVA程序所必须的环境的集合,包含JVM标准实现及Java核心类库.) l JRE下载及安装

AI+医疗：使用神经网络进行医学影像识别分析 ⛵

作者:韩信子@ShowMeAI 计算机视觉实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/46 行业名企应用系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/63 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/298 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容深度学习+医疗科技近年高速发展的人工智能技术应用到了各个垂直领域,比如把深度学习应用于

医学影像工作站程序ProDicom的说明

转载 http://blog.csdn.net/prodicom/article/details/4015064 注意:以下内容为转载,但保留了第一人称,请注意,以免造成不必要的麻烦. 医网联影像工作站3.0(ProDicom Workstation 3.0)是我个人使用VC++,应用免费开发包,开发的一套集医学DICOM图像传输/管理/处理.DICOM图像打印/光盘刻录.相关报告编辑/保存/管理为一体的医学影像工具,在多家医院应用运转良好,在我们科室已经使用了4年多了,虽然它功能不是很强大,也

ArcEngine中打开各种数据源（WorkSpace）的连接（SDE、personal/File、ShapeFile、CAD数据、影像图、影像数据集）

ArcEngine 可以接受多种数据源.在开发过程中我们使用了如下几种数据源 1.企业数据库(SDE) 企业数据库需要使用SDE来管理,所以需要使用SDE的Workspace来表示连接.在AE接口中,Workspace是由Factory打开的.代码如下: // //准备连接参数 ESRI.ArcGIS.esriSystem.IPropertySet pPropSet=new PropertySetClass(); pPropSet.SetProperty("server","

释放至强平台 AI 加速潜能汇医慧影打造全周期 AI 医学影像解决方案

基于英特尔架构实现软硬协同加速,显著提升新冠肺炎.乳腺癌等疾病的检测和筛查效率,并帮助医疗科研平台预防"维度灾难"问题 <PAGE 1 LEFT COLUMN: CUSTOMER LOGO> <PAGE 1 BODY COPY: INTRODUCTION> 前言概述从2019年年底开始迅速扩散的新型冠状病毒肺炎(COVID-19,以下简称"新冠肺炎")疫情,对医疗机构的快速诊断能力提出了突如其来且非常严峻的挑战,利用人工智能(Artific

C#开发医学影像胶片打印系统(一)：万能花式布局的实现思路

本篇文章将介绍开发医学影像胶片打印系统(printscu模式)遇到不规则排版时的一种思路, 一般来讲,医院打印胶片时都是整张胶片打印,但有时需要将多个病人或一个病人的多个检查打印在同一张胶片上, 这时候就需要不规则排版来满足打印需求,使胶片利用率最大化. 国际惯例,先看效果: 常规打印业务流程: 1.编辑布局模板 2.载入布局模板 3.选择标记模板 4.下载与选择影像 5.微调影像 6.超清预览.发送打印编辑布局模板: 我们在一个Grid中,通过行数和列数循环创建带边框的Border来显示表格

基于cornerstone.js的dicom医学影像查看浏览功能

最近由于项目需求,需要医学影像.dcm文件的预览功能,功能完成后,基于原生Demo做一个开源分享. 心急的小伙伴可以先看如下基于原生js的全部代码: 一.全部代码 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=e

C#开发PACS医学影像三维重建(一):使用VTK重建3D影像

VTK简介: VTK是一个开源的免费软件系统,主要用于三维计算机图形学.图像处理和可视化.Vtk是在面向对象原理的基础上设计和实现的,它的内核是用C++构建的. 因为使用C#语言开发,而VTK是C++的,所以推荐使用VTK的.Net开发库:ActiViz. 本系列文章主要以技术和代码讲解为主,ActiViz的安装和环境配置可以参考: ActiViz(VTK的C#库)学习使用心得之二:Activiz.NET的下载和安装官网资料:https://www.kitware.eu/product/act

[网摘][医学影像] DICOM 和 NIFTI 基础知识与区别

查找DICOM基础知识时,看到这篇文章里面写了一些关于使用深度学习进行医疗影像分析:文件格式篇.下文摘自:https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-07-31 医疗数据组成: 医疗数据有四个关键的组成部分--像素深度.光度解释.元数据以及像素数据.这几部分决定了图像的大小和分辨率. 像素深度(Pixel Depth)或者位深度(Bit Depth)或者色深度(Color Depth)就是用来编码每一像素的信息所用的位数.例如,一个 8 位的栅格会拥有从 0

【医学影像】《Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks》论文笔记

这是一篇关于皮肤癌分类的文章,核心就是分类器,由斯坦福大学团队发表,居然发到了nature上,让我惊讶又佩服,虽然在方法上没什么大的创新,但是论文本身的工作却意义重大,并且这篇17年见刊的文章,引用量已经达到1300多,让人佩服,值得学习. [出发点]现有的皮肤癌分类系统由于数据量不够,同时只针对标准化的图像如皮肤镜图像和组织图像,通用性不够,还难以媲美医生的水平,也就是说不能投入实际使用 [论文核心]利用inceptionv3训练12万张图片,对皮肤癌的诊断达到可媲美皮肤科医生的水平 [论文贡

使用医学影像开源库cornerstone.js解析Dicom图像显示到HTML中

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>DicomTest</title> <link rel=&

【医学影像】《Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning》论文笔记

这篇论文的作者是张康教授为首的团队,联合国内外众多医院及科研机构,合力完成,最后发表在cell上,实至名归. 从方法的角度上来说,与上一篇博客中的论文很相似,采用的都是InceptionV3模型,同时都用了海量的数据,而海量的数据,也是我认为这两篇文章的最主要贡献. [论文出发点]视网膜疾病困扰着成千上万人,而针对视网膜疾病的OCT技术有着大量数据,这为医生诊断带来巨大工作量,研制可媲美专业医师水平的AI系统可带来巨大便利 [论文核心]在两种不可逆的常见致盲性眼病:黄斑变性和糖尿病性视网膜病中,

C#处理医学影像(三):基于漫水边界自动选取病灶范围的实现思路

开发背景: 医生在实际使用PACS软件观察病灶时,经常会测量不规则病灶的周长和面积,使用画笔工具勾勒比较耗时且准度欠佳, 或者在标记人工智能训练样本时少则几百张,多则几千张,为极大减少耗时和极大提高工作效率,故开发此功能用来自动勾勒病灶范围并自动测量. 国际惯例,先看效果: 思路流程概览: ①以鼠标按下作为漫水算法中心点向外扩散填充 ②裁剪最大外接矩形,缩小计算范围 ③灰度转换 ④Canny算子或Sobel算子提取轮廓 ⑤背景降噪 ⑥提取边界轮廓 ⑦设置容差范围 ⑧可变多边形坐标转化 ⑨缩放.平

C#开发PACS医学影像三维重建(十三):基于人体CT值从皮肤渐变到骨骼的梯度透明思路

当我们将CT切片重建为三维体之后,通常会消除一些不必要的外部组织来观察内部病灶, 一般思路是根据人体常见CT值范围来使得部分组织透明来达到效果, 但这是非黑即白的,即,要么显示皮肤,要么显示神经,要么显示骨骼- 然而,当病灶介于两个CT值范围中间或重合时,要观察病灶这将是一个非常困难的工作,需要手动旋转.切割等一系列操作, 严重降低判断准确性和工作效率,故此采用梯度透明思想来展现渐变过程. 准备一张人体CT值范围表参考: 当我们对三维体使用鼠标操作时,将CT值从最小值到最大值映射到三维体上面,并

搜狗大数据总监、Polarr 联合创始人关于深度学习的分享交流 | 架构师小组交流会

架构师小组交流会是由国内知名公司技术专家参与的技术交流会,每期选择一个时下最热门的技术话题进行实践经验分享.第一期:来自沪江.滴滴.蘑菇街.扇贝架构师的 Docker 实践分享第二期:来自滴滴.微博.唯品会.魅族.点评关于高可用架构的实践分享第三期:京东.宅急送的微服务实践分享(上)(下) 第四期小组交流会邀请到了 Polarr 联合创始人宫恩浩.搜狗大数据总监高君.七牛云 AI 实验室负责人彭垚,对深度学习框架选型.未来趋势展开了交流. 自由交流 Polarr 宫恩浩我是宫恩浩,现在在斯

C#开发PACS医学影像处理系统(六)：加载Dicom影像

对于一款软件的扩展性和维护性来说,上层业务逻辑和UI表现一定要自己开发才有控制权,否则项目上线之后容易被掣肘, 而底层图像处理,我们不需要重复造轮子,这里推荐使用fo-dicom,同样基于Dicom3.0协议. 根据以上原则,后台影像处理完成之后,即可使用自己开发的控件来呈现. 1.先准备好自己的dcm文件,可以是单个文件或序列文件或DicomDir文件. 2.在VS编辑器里打开NUGET搜索fo-dicoman安装即可. 3.使用fo-dicom读取影像. //将图像处理模式设置为全局WPF模

C#开发PACS医学影像处理系统(十五)：Dicom影像交叉定位线算法

1.定位线概念:某个方位的影像在另一个方向的影像上的投影相交线,例如横断面(从头到脚的方向)在矢状面(从左手到右手)上的影像投影面交线. 举个例子:右边的是MR(核磁共振)的某一帧切片,这是从头开始扫描,扫描到眼睛这个位置, 而左边图像是从左手到右手的扫描切片,那么右边图像的位置就恰好在左边图像的眼睛的位置,用红线标出的位置则为定位线, 一般用于医生参考病灶在矢状面.冠状面和横断面的具体方位. 2.检查设备示意图在笛卡尔空间直角坐标系中,Y 右肩膀到左肩膀,X 后背到前胸,Z 足到头 3.算法

C#开发PACS医学影像处理系统(十六)：2D处理之影像平移和缩放

1.平移,利用WPF中控件边距来控制位移: /// <summary> /// 平移图像 /// </summary> /// <param name="X">平移X轴距离</param> /// <param name="startX">X轴起始位置</param> /// <param name="Y">平移Y轴距离</param> /// <

C#开发PACS医学影像处理系统(十七)：2D处理之影像旋转和翻转

1.任意角度旋转在XAML设计器中,设置RotateTransform属性 <InkCanvas x:Name="ToolInkCanvas" UseCustomCursor="True" ClipToBounds="False" MinHeight="50" MinWidth="50" EditingMode="None" Background="{x:Null}&q

DICOM医学图像处理：DIMSE消息发送与接收“大同小异”之DCMTK fo-dicom mDCM

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

DCMTK开源库的学习笔记4：利用ini配置文件对dcm影像进行归档

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

巴特西