dicom

SCP 、 DICOM 、 HL7aECG 、 GDF 格式及对比 本文档首先给出SCP、DICOM、HL7aECG、GDF四种心电信号格式的具体数据结构，然后分析其各自的特点及适用范围。 一、SCP-ECG format 这种格式是专门针对ECG数据的标准格式，其中包含了ECG数据波形，患者信息， ECG采集信息以及测量诊断信息等丰富内容。 SCP-ECG格式主要分为Title(2 bytes for CRC-checksum and 4 bytes for size of ECG record)和Section0-Section11两部分。其中Title,Section0,Section1是必须有的，其他部分则是可选的。 具体数据结构如下： Table 1. Structure of SCP-ECG records. Mandatory 2 bytes - checksum - crc -CCITT over the entire record (excluding this word) Mandatory 4 bytes - (unsigned) size of the entire ecg record (in bytes) Mandatory (Section 0) pointers to data-areas in the record Mandatory

1、 硬件平台： 1)5U塔式服务器。 [P1] 2)个Intel Xeon E3-1220处理器，1×4GBR-ECC DDR3-1333内存,2×1TB7200转热插拔SATA硬盘,最大支持8块3.5寸SAS/SATA/SSD硬盘，主板支持RAID 1,5,10，主板集成2块1000Mb自适应以太网卡，3个PCI-E插槽，最大支持5个PCI-E插槽,TCM安全模块。 [P2] 3)24英寸宽屏液晶显示器，屏幕比例16:10，拥有1920×1200的最佳分辨率。 [P3] 4)DVD-RW光驱。 5)USB键盘+鼠标。 6)390W不间断电源。 [P4] 2、工作站功能描述： PACS/RIS服务器管理软件： 1)采用ORACLE或SQL SERVER [P5] 主流数据库。 2)可以使用windows [P6] 、Linux、Unix等主流操作系统。 3)存储格式遵循DICOM3.0标准：具有常见DICOM影像的存储功能；具有DICOM结构化报告SR的存储功能、具有DICOM留痕信息GSPS的存储功能；具有DICOM Store服务；具有DICOM Worklist服务；具有DICOM PPSM服务；具有DICOM Query/Retrieve服务。（提供第三方证明文件） [P7] 4)提供DICOM3.0 的SOP Class：Patient Root Find/Move

近日开始进入实验室搬砖，涉及医学图像这一块，之前没有接触，对内容进行一个梳理，帮助自己的理解，同时可能可以帮助其余有需要的人。 1.医学影像学 医学影像学（Medical Imaging）是研究借助于某种介质（比如X射线，电磁场，超声波等）和人体相互作用，把人体内部组织器官结构、密度以影像方式表示出来，供诊断医师根据影像提供的信息进行判断，从而对人体健康状况进行评价的一门科学，包括医学成像系统和医学图像处理两方面相对独立的研究方向。 一起主要包括了X光成像仪器，CT（普通CT，螺旋CT），正字扫描（PET），超声（B超，彩色多普勒超声，心脏彩超，三维彩超）、核磁共振成像（MRI），心电图仪器，脑电图仪器等。 2.常见的医学图像格式 常见的医学图像格式有六种，DICOM(医疗中的数字图像和通信),NIFTI（神经影像学信息技术计划），PAR/REC（菲利普MIR扫描格式），ANALYZE（Mayo医疗成像），NRRD（近乎原始光栅数据），MINC格式 3.DICOM文件 现今大多MRI仪器采集后的重建数据为DICOM格式。该数据格式源于美国放射学协会（ACR）和国际电子产品制造商协会（NEMA）。DICOM不仅仅是图像的存储格式，而且是不同成像系统的不同形式数据之间转换的模式，MRI图像只是其中一种特殊形式。目前使用的DICOM遵照1993年协议

在上一次肺炎X光片的预测中,我们通过神经网络来识别患者胸部的X光片，用于检测患者是否患有肺炎。这是一个典型的神经网络图像分类在医学领域中的运用。 另外，神经网络的图像分割在医学领域中也有着很重要的用作。接下来，我们要演示如何在气胸患者的X光片上，分割出气胸患者患病区的部位和形状。 那么就让我们来正式开始了。 第一步：导入需要的 Python 包 import sys import cv2 import pydicom import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import patches as patches from glob import glob from tqdm import tqdm from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, iplot from plotly import subplots from plotly.graph_objs import * from plotly.graph_objs.layout import Margin, YAxis, XAxis init_notebook_mode() import tensorflow as

ITK是一个功能很强大的医学图像处理公开库，搭配VTK用以显示图像，可以实现几乎所有医学图像处理的功能需要。ITK通常以C++包进行提供，当然也可以自己编译为Python包，不过编译过程比较繁琐耗时，而且很容易踩坑。但ITK官方进行的Python封装SimpleITK，则直接可以拿来使用；虽然有部分ITK的功能没有包含，但已基本够用了。我们在处理医学图像时，使用的基本都是SimpleITK。 本文就简单总结一下我们在处理这些图像时的经验，以便备忘，并为后来者参考。 1.读取文件 读取DICOM序列 医学图像中一个CT序列包含很多张图片，即一个case包含许多slice，使用SimpleITK可以直接读取一个序列，并方便地得到各种参数，将图像数据转换成numpy Array： import SimpleITK as sitk import numpy as np reader = sitk. ImageSeriesReader ( ) dicom_names = reader. GetGDCMSeriesFileNames ( case_path ) reader. SetFileNames ( dicom_names ) image = reader. Execute ( ) image_array = sitk. GetArrayFromImage ( image ) # z,