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MATLAB开发:含有人脑MR图像的DICOM示例文件

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简介:
本资源提供包含人脑MRI图像的DICOM格式示例文件,适用于使用MATLAB进行医学影像处理与分析的研究者和开发者。 一组 DICOM 文件包含一系列完整的大脑横向 MR 图像。这些图像用于 2002 年 11 月发表的关于 DICOM 的 MATLAB Digest 文章中。

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  • MATLABMRDICOM
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    本资源提供包含人脑MRI图像的DICOM格式示例文件,适用于使用MATLAB进行医学影像处理与分析的研究者和开发者。 一组 DICOM 文件包含一系列完整的大脑横向 MR 图像。这些图像用于 2002 年 11 月发表的关于 DICOM 的 MATLAB Digest 文章中。
  • MR(brain.mhd)
    优质
    颅脑MR图像(brain.mhd)是一份以.mhd格式存储的医学影像文件,用于展示人类大脑的详细结构,通过磁共振成像技术获得,适用于临床诊断和科学研究。 脑部MR图像及VTK系列图像处理部分的示例数据可用于运行VTK的示例代码。
  • DICOM
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    脑部DICOM图像是指以DICOM(医学数字成像和通信)格式存储的脑部影像数据,常用于医疗诊断与研究。这些图像提供了详细的解剖结构信息,有助于医生评估大脑健康状况并制定治疗方案。 压缩包内包含20张大脑的dicom图,经过测试可以用VTK读取。
  • DICOM格式
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    本示例展示了如何使用DICOM标准格式处理医学影像数据,包括图像的读取、显示及基本属性分析。 DICOM格式图片样例仅供学习使用。DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)即医学数字成像和通信,是用于医学图像及相关信息的国际标准(ISO 12052)。它定义了质量能满足临床需求并可用于数据交换的医学图像格式。
  • Java中DICOM
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    Java中的DICOM开发示例提供了一个详细的教程和代码实例,帮助开发者在Java环境中实现医学影像数据(如X光片、MRI等)的处理与传输。通过使用DICOM标准,读者能够掌握如何构建支持医疗图像交换的应用程序。 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)是一种标准,用于在医疗环境中存储、交换和呈现医学图像及相关的临床信息。“DICOM开发例程java”可能是为Java开发者提供的一个资源包,帮助他们理解和实现DICOM协议在Java平台上的应用。 以下是几个关键知识点: 1. **DICOM数据结构**:每个DICOM文件由一系列的数据元素(Data Elements)组成,这些元素包含元数据和图像信息。 2. **DICOM网络协议**:包括TCPIP上的DICOM传输规则及无连接服务。这使得不同设备间可以交换图像和信息。 3. **SCU和服务类提供者(SCP)**:SCU是请求方,而SCP则是响应方。例如,在CT扫描仪与PACS系统之间进行通信时,前者作为SCP,后者作为SCU。 4. **DICOM对象交换(SOP Class)**:定义了特定类型的通信操作如图像存储和打印等。 5. **压缩算法**:支持多种图像压缩方式以减少存储空间及传输时间。这些包括JPEG、JPEG-LS以及RLE等。 6. **解析与编写库**:常用的Java DICOM库有dcm4che和DICOM Java API,它们提供API来读取、写入和操作DICOM文件。 7. **查询检索(QueryRetrieve, QR)**:允许设备或应用程序基于各种条件查找并获取DICOM对象。 8. **DICOMWeb**:基于RESTful的DICOM服务,包括STOW-RS用于存储、WADO-RS用于检索以及QIDO-RS用于查询等操作。 在Java中开发DICOM应用时需要掌握如何使用上述库来创建SCU和SCP,处理数据元素,并实现网络通信。这通常涉及解析文件、建立连接、发送及接收消息,可能还需进行图像的解码与编码工作。 对于初学者来说可以先从简单的示例开始,例如读取并显示DICOM图像;然后逐渐增加功能以完成基本的DICOM网络通讯等任务。随着经验积累可挑战构建完整的PACS系统或实现自定义服务类。 通过学习和实践“DICOM开发例程java”,你将能够深入理解DICOM标准,并具备在医疗影像领域内创建高效可靠应用的能力。
  • 【Unity MR】MRTK3场景(不依赖)
    优质
    本资源提供基于Unity与MRTK3的手势识别、UI交互等混合现实(MR)技术示例场景源代码,助力开发者快速上手MR应用开发。 MRTK3 是 Unity 的第三代 Microsoft 混合现实工具包,是一个开源项目,由微软提供支持,旨在加速 Unity 中的跨平台混合现实开发。此新版本建立在 Unity 的 XR 管理系统和 XR 交互工具包基础之上。 以下是 MRTK3 的一些功能: - 提供空间交互和 UI 的跨平台输入系统及构建基块。 - 通过编辑器内模拟实现快速原型制作,让你能够立即看到变化。 - 可作为可扩展的框架运行,使开发人员能够交换核心组件。 - 支持多种平台。
  • DICOM处理
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    DICOM图像处理开发包是一套专为医疗影像行业设计的软件工具集,支持对DICOM格式医学影像进行高效读取、显示与编辑,助力开发者快速构建专业级医学成像应用。 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)是一种标准协议,在医疗环境中用于交换、存储及打印医学影像数据。“dicom图像处理开发包”提供了帮助程序员进行医学图像处理与分析的一整套工具和库。DCMTK是开源的DICOM工具包,广泛应用于医疗图像软件开发领域。 DCMTK 3.5.4版本包含联机帮助文档(如名为“DCMTK354.chm”的文件),通常这类文档会详细介绍如何使用该库进行编程。以下是其中的关键知识点: 1. **DICOM标准理解**:DCMTK提供对DICOM标准的详细解读,包括数据元素、数据结构、传输语法和词汇表等。 2. **库组件**:DCMTK主要包括几个主要组件,如odcmake(构建工具)、dcmdata(用于解析及构建 DICOM 数据集)、dcmsr(处理 DICOM Structured Reports)、dcmsend(发送DICOM对象)以及dcmimgle(图像处理和转换等)。了解这些组件有助于更好地使用DCMTK。 3. **API接口**:开发包提供了C++接口,用于读取、写入、编辑及转换DICOM文件。掌握如DcmDataset、DcmElement和DcmFileFormat等类对于开发 DICOM 应用至关重要。 4. **命令行工具**:DCMTK附带了一些命令行工具,例如dcmdump(查看DICOM 文件内容)、dcmsend(向DICOM网络发送数据)以及dcmsr(处理 DICOM 结构化报告)。熟悉这些工具的使用能够加速开发过程。 5. **网络通信**:除了文件格式外,DICOM还包括一系列网络协议。DCMTK提供了实现DIMSE - DICOM Management Message Service Entity等服务类和SCU、SCP等通信机制的功能。 6. **安全性和隐私保护**:在处理医学图像时,患者隐私的保护至关重要。DCMTK支持传输层安全(TLS)加密及DICOM 安全模型等功能以确保数据的安全性。 7. **图像处理功能**:通过dcmimgle库,开发者能够执行像素操作、格式转换和重采样等任务,从而创建复杂的医学图像应用。 8. **错误处理与调试机制**:DCMTK提供了一套完整的错误处理工具帮助诊断及修复问题。熟悉这些机制将使开发过程更加高效。 9. **示例代码**:文档中可能包含使用 DCMTK 进行基本操作(如打开DICOM 文件、读取元数据和修改数据元素)的示例代码,方便开发者参考学习。 10. **应用案例**:通过研究文档中的内容,开发者可以了解如何将DCMTK应用于各种实际场景,例如创建PACS系统或构建影像后处理工具等。 总之,DCMTK是一个强大的 DICOM 开发工具。其提供的资源和功能覆盖了从基本的DICOM 文件操作到复杂的网络通信与图像处理需求。通过深入研究相关文档资料,开发者能够熟练掌握DICOM技术并开发出高质量的医疗图像应用。
  • 无颅骨MR配准.rar
    优质
    本资源提供了一种针对无颅骨MR脑图像的高效配准方法,适用于医学影像处理和神经科学研究。包含相关算法及实验数据。 经过配准并去除颅骨的MR图像包含T1、T1C、T2和Flair四种序列的脑部MRI数据,可用于深度学习应用。
  • DICOM View:MATLAB中DICOM集查看器-GUI
    优质
    Dicom View是一款在MATLAB环境下运行的GUI工具,专为便捷浏览和分析DICOM格式医学影像数据而设计。该应用提供直观界面,帮助用户轻松管理和展示复杂的医疗图像集。 目的:用于查看DICOM图像集的GUI 该GUI执行以下任务: - 从文件夹中组织和加载DICOM图像集。 - 查看横切面、矢状切面和冠状切面。 - 查看3D表示。 - 改变阈值。 如何运行: 单击GUI右上角的“选择路径”。这允许您选择包含DICOM图像集的文件夹。选择好路径后,“选择路径”按钮下方应显示一个或多个系列。突出显示一个系列,然后点击“加载”,此时DICOM图像集应该被加载完成。可以调整图像切片和阈值。 请告知我遇到的任何错误或建议改进的地方。
  • 使用SimpleITK和dicomPython读取DICOM
    优质
    本示例展示了如何利用Python中的SimpleITK和dicom库高效地读取并处理DICOM医学影像数据,适合于医疗图像分析领域的初学者。 使用SimpleITK读取dicom序列: ```python import SimpleITK as sitk import numpy as np img_path = F:\\dataset\\pancreas\\Output\\thick\\original1 mask_path = F:\\dataset\\pancreas\\Output\\thick\\groundtruth1 reader = sitk.ImageSeriesReader() img_names = reader.GetGDCMSeriesFileNames(img_path) ```