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影像组学工具包

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简介:
简介:影像组学工具包是一套专为医学影像分析设计的软件解决方案,它能够高效提取和处理大量图像数据,帮助研究人员深入挖掘影像中的生物标志物信息,加速疾病诊断与治疗研究进程。 影像组学是医学影像处理领域针对实体肿瘤分析提出的一种新方法,在科研界非常热门。其中,影像组学工具包Radiomics备受关注。

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客服
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    简介:影像组学工具包是一套专为医学影像分析设计的软件解决方案,它能够高效提取和处理大量图像数据,帮助研究人员深入挖掘影像中的生物标志物信息,加速疾病诊断与治疗研究进程。 影像组学是医学影像处理领域针对实体肿瘤分析提出的一种新方法,在科研界非常热门。其中,影像组学工具包Radiomics备受关注。
  • PACS浏览
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    医学影像PACS浏览工具是一款专为医疗行业设计的应用软件,用于高效管理和查看存储在PACS系统中的各种医学影像数据。 影像诊断工作站: 完全符合DICOM3.0标准,并具备良好的兼容性。 定位线可在相关影像上显示以帮助识别该影像与定位图的切片位置关系,在浏览CT或MRI序列时,参考图像中可以显示出定位线。 支持自由布局查看图像并同时处理病人的多次检查结果及多序列比较。被选择的检查可以通过缩略图形式展示,这些缩略图包括序列、图片或者一个序列的部分内容。 提供基本影像处理功能如放大(Zoom)、平移(Pan)、反相显示(Inverse)、适应屏幕大小(Fit)、旋转(Rotate)和翻转图像等操作。 用户可使用鼠标调节窗宽窗位,并可以选择默认值。通过键盘、鼠标滚轮在不同的序列和图片中自由浏览,同时支持以电影回放的方式查看影像资料。 工作站还提供多平面重建(MPR)及空间定位功能,方便医生进行诊断工作;能够实现同一检查的不同序列图像等比例显示以及不同序列间的联动效果,并且支持多针图像的浏览体验。 具备强大的标记工具和注释能力:允许用户一次性选取单张或多张图片,添加包括箭头、线条、矩形框及任意文字在内的多种注释。在一张影像上可以同时展示多个注释内容;并且提供了测量功能用于计算长度、圆形面积、矩形面积以及心胸比例等。 支持CT值的测定,并提供DCM(DICOM格式)、JPG、BMP、PNG、GIF和TIFF等多种文件类型的保存选项。此外,该工作站还能够通过DICOM打印机打印影像资料;具备导入导出功能来处理标准的DICOM DIR图像文件,并且可以连接DVD ±RW驱动器直接备份至光盘中。 支持Dicom QueryRetrieve及C-store sucscp、C-echo等协议,同时提供内存和磁盘空间管理以及大数据加载能力。此外还允许用户编辑菜单设置自定义快捷键并调整工具栏位置以优化操作体验。 基于插件开发模式构建的工作站能够动态组合不同的诊断功能模块而不会影响整体系统的运行性能。
  • MATLAB遥感处理
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    MATLAB遥感影像处理工具包提供了一系列强大的算法和函数,用于分析、解译及可视化卫星和其他传感器获取的地学数据。 Matlab遥感图像处理工具包非常全面且实用。
  • 浏览(DICOM Viewer)
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    医学影像浏览工具(DICOM Viewer)是一款专业软件,用于查看、管理和分析符合DICOM标准的医学图像数据,支持多种成像模式和高级图像处理功能。 DICOM(医学数字成像与通信)是一种标准,主要用于医疗影像数据的交换、存储和通信。DICOM Viewer 是一个基于C#开发的应用程序,专门设计用来打开和查看符合DICOM标准的DCM文件,在医疗行业中广泛使用。 PACS(图像存档及通讯系统)用于存储、检索和分发医学影像资料,而DICOM Viewer则是此类系统中不可或缺的一部分。DICOM的核心是其数据结构,它包含了图像元数据和实际的医学影像两部分。元数据包括患者的个人信息、检查日期和设备信息等;影像则包含如X光片、CT扫描或MRI成像。 使用DICOM Viewer可以实现以下功能: 1. **图像浏览**:用户可以通过该程序查看DCM文件中的医学影像,支持连续浏览多幅图片,并调整窗口以适应不同亮度和对比度的需求。 2. **元数据查看**:提供患者信息、检查细节及扫描参数等的详细视图,这些对于临床诊断至关重要。 3. **测量与标注**:允许医生对图像进行长度或面积测量并添加文字或图形注释,帮助分析病情。 4. **影像处理**:包括增强、滤波和灰度变换等功能,改善图像质量以便观察细节结构。 5. **DICOM通信**:具备连接PACS服务器的能力,并支持上传下载查询功能。 6. **三维重建**:对于多平面或3D成像数据进行重建,提供直观的立体视图帮助医生分析病情。 7. **导出与打印**:可以将图像转换为其他格式如JPEG、PDF等或者直接打印出来用于报告制作和交流。 开发DICOM Viewer需要熟悉DICOM标准及相关的库和工具。C#语言提供了丰富的资源来简化这个过程,同时考虑到医疗数据的敏感性,开发者还需要关注数据安全性和隐私保护措施。 总之,DICOM Viewer是医学领域的重要工具之一,它使得医生能够方便地访问并分析符合DICOM格式的影像资料,并促进了医疗信息的有效流通和利用。
  • PyRadiomics:Python代码
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    PyRadiomics是一款用于医学影像分析的开源Python软件包,它能够从DICOM图像中提取丰富的定量特征,广泛应用于肿瘤研究和放射学。 pyradiomics是一个用于影像组学研究的Python代码库。
  • 中的人智能应用.pdf
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    本论文探讨了人工智能在医学影像组学中的最新进展与应用,涵盖了图像识别、数据分析及临床诊断等多个方面。 人工智能在医学影像组学中的应用这一主题探讨了如何利用先进的AI技术来提高疾病诊断的准确性和效率。通过分析大量的医疗图像数据,研究人员能够发现疾病的早期迹象,并为患者提供个性化的治疗方案。此外,该研究还展示了机器学习算法在处理复杂医学影像时的优势,以及它们对临床实践可能产生的深远影响。
  • 格式转换DcmTransform.rar
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    DcmTransform是一款功能强大的医学影像格式转换软件,能够帮助用户便捷地将DICOM格式文件转换为其他常用图像格式。 DcmTransform是一款专业的医学图像格式转换器,专门用于处理符合DICOM 3.0标准的医学影像文件。它首先解析DICOM文件中的数据,并以图像的形式显示出来。用户可以调整这些医学图像的窗位和窗宽来改变其明暗度和对比度。 由于医学影像的数据像素值范围通常为0-4095或0-1023,而计算机屏幕只能显示从0到255的黑白像素值,因此需要对原始数据进行映射处理。用户调整好窗位窗宽后,可以将图像转换成BMP和JPG格式,并且可以根据需求设置输出图片的质量和大小。 对于CT或MRI扫描获取的一系列DICOM文件(通常保存在同一个目录下),由于它们的像素值变化范围、明暗度等基本一致,用户可以在调整好一个窗位窗口后一次性处理整个序列。同样地,在进行DSA血管减影造影时也会生成一系列图像,并且这些图像会存储在一个单一的DICOM文件中。 DcmTransform能够将原始数据转换为标准医学影像格式的同时也能转化出减影成像后的结果,帮助医生更清晰地观察到感兴趣的血管部分信息。此外,该软件还能解析并保存DICOM文件中的元数据(如病人信息、拍摄设备参数等)至文本段落件中以供查阅。 除了图像的格式转换功能外,DcmTransform还提供了查看已转换图片的功能:在浏览模式下会先显示所有转化后图像的小图缩略图列表,用户只需点击其中一幅即可放大查看。
  • 基础汇报PPT
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    本PPT旨在全面介绍影像组学的基本概念、发展历程、关键技术及其在临床医学中的应用现状与未来前景。 1. 影像获取及标准化:美国国立卫生研究院(NIH)与国家癌症研究所(NCI)通过合作建立了一个覆盖肺部、脑部、乳腺和前列腺等重要器官的标准化临床影像数据库。 2. 高通量特征稳定性:提高机器特征提取算法的准确性,同时采用人工辅助的方法来减少机械错误率。 3. 特征选择与建模:寻找广泛应用且有效的特征选择及模式识别方法是未来影像组学发展的趋势之一。 4. 多中心验证:针对单一机构的小样本研究得出的结果往往缺乏广泛性。因此,未来的影像组学需要进行多中心、大规模和随机对照的反复实验以解决模型泛化能力不足的问题,并成为未来研究的发展方向。
  • MONAI:针对医疗的人智能
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    简介:MONAI是一个开源的人工智能框架,专门用于医学影像分析和处理。它为研究人员及临床医生提供了一个强大的平台,促进先进算法在医疗领域的应用与创新。 MONAI是一个用于医疗影像学深度学习的框架,其目标是: - 建立一个在共同基础上合作的学术、工业和临床研究人员社区; - 创建最新的端到端培训流程以进行医疗成像; - 为研究人员提供优化和标准化的方式来创建和评估深度学习模型。 产品特点包括: - 灵活的多维医学影像数据预处理功能; - 可组合且可移植的API,便于轻松集成到现有工作流程中; - 在网络、损失函数及评估指标等领域的特定实现; - 具有高度定制性的设计以适应不同用户的专业知识需求; - 支持多GPU的数据并行性。 安装方法: 只需运行以下命令即可进行安装: ``` pip install monai ```