㈠ 現有的醫學圖像處理軟體有哪些
現有的醫學圖像處理軟體：
HALCON、VISION PRO、NI VISION、NI VISION BUILDER AI、EVISION、MATHMATICS、OPENCV等等。
醫學圖像處理的對象是各種不同成像機理的醫學影像。廣泛使用的醫學成像模式主要分為X射線成像 (X—CT) ，核磁共振成像 (MRI)，核醫學成像 (NMI)和超聲波成像(UI) 這四類 。
㈡ 如何利用群暉里的PACS去建立和管理醫學影像的資料庫
如何利用群暉里的PACS去建立和管理醫學影像的資料庫
我也注意到了群暉的這個組件工具。但我沒有去點擊安裝。換句話說，我不可能用一個家用級別的軟硬體平台加上開源的軟體來支撐醫療數據，太不安全。不過如果你只是想存自己收集的病例用於自己的課題那倒是沒問題。
㈢ 醫學影像大數據分析存在哪些問題
醫學影像信息是被數字化、數據化後形成了豐富多樣的、存儲量龐大的醫學大數據但是這些數據大多要進行人工分析 。
原始影像一般還不能直接用於影像數據挖掘分析，必須進行預處理，以生成可用於高層次挖掘的影像特徵庫。影像數據挖掘的一般流程通常包括影像的存儲、影像的預處理、影像的搜索、影像的挖掘和展示等步驟。
醫學影像信息的分析需要研究利用時間上的形態學變化對某個病變與組織器官的功能預測，研究利用相關的數據與知識進行推測的方法。
㈣ PACS系統的簡要介紹
隨著數字化信息時代的來臨，診斷成像設備中各種先進計算機技術和數字化圖像技術的應用為醫學影像信息系統的發展奠定了基礎。歷經逾百年發展，醫學影像成像技術也從最初的X射線成像發展到現在的各種數字成像技術。
什麼是醫學影像信息系統
醫學影像信息系統簡稱PACS(Picture Archiving and Communication Systems)，與臨床信息系統（Clinical Information System, CIS）、放射學信息系統(Radiology Information System, RIS)、醫院信息系統(Hospital Information System, HIS)、實驗室信息系統（Laboratory Information System, LIS）同屬醫院信息系統。
醫學影像信息系統狹義上是指基於醫學影像存儲與通信系統，從技術上解決圖像處理技術的管理系統；臨床信息系統是指支持醫院醫護人員的臨床活動，收集和處理病人的臨床醫療信息的信息管理系統；放射學信息系統是指以放射科的登記、分診、影像診斷報告以及放射科的各項信息查詢、統計等基於流程管理的信息系統；醫院信息系統是指覆蓋醫院所有業務和業務全過程的信息管理系統；實驗室信息系統是一類用來處理實驗室過程信息的信息系統。
在現代醫療行業，醫學影像信息系統是指包含了包括了RIS，以DICOM3.0國際標准設計，以高性能伺服器、網路及存儲設備構成硬體支持平台，以大型關系型資料庫作為數據和圖像的存儲管理工具，以醫療影像的採集、傳輸、存儲和診斷為核心，是集影像採集傳輸與存儲管理、影像診斷查詢與報告管理、綜合信息管理等綜合應用於一體的綜合應用系統，主要的任務就是把醫院影像科日常產生的各種醫學影像（包括核磁、CT、DR、超聲、各種X光機等設備產生的圖像）通過DICOM3.0國際標准介面（中國市場大多為模擬，DICOM，網路等介面）以數字化的方式海量保存起來，當需要的時候在一定的授權下能夠很快的調回使用，同時增加一些輔助診斷管理功能。
對醫學影像信息系統應用的需求
隨著現代醫學的發展，醫療機構的診療工作越來越多依賴醫學影像的檢查（X線、CT、MR、超聲、窺鏡、血管造影等）。傳統的醫學影像管理方法（膠片、圖片、資料）諸此大量日積月累、年復一年存儲保管，堆積如山，給查找和調閱帶來諸多困難，丟失影片和資料時有發生。已無法適應現代醫院中對如此大量和大范圍醫學影像的管理要求。採用數字化影像管理方法來解決這些問題已經得到公認。隨著計算機和通訊技術發展，為數字化影像和傳輸奠定基礎。目前國內眾多醫院已完成醫院信息化管理，其影像設備逐漸更新為數字化，已具備了聯網和實施影像信息系統的基本條件，實現徹底無膠片放射科和數字化醫院，已經成為現代化醫療不可阻擋的潮流。
㈤ 醫學影像管理系統的PACS系統組成
——用於管理影像
醫學圖像診斷在現代醫療活動中佔有相當大的比重。藉助可視化技術的不斷發展，現代醫學已越來越離不開醫學圖像的信息，在臨床診斷、醫學科研等方面正發揮著極其重要的作用。醫學圖像信息是多樣化的，如B超掃描圖像、彩色多普勒超聲圖像、核磁共振（MRI）圖像、X-CT圖像、X線透視圖像，各種電子內窺鏡圖像，顯微鏡下病理切片圖像等。隨著醫學診斷可視化技術的深入發展，人們正在不斷努力，尋求更清晰、更有診斷價值的高質量醫學圖像。中國的醫院在過去十多年間，引進了大批進口的先進醫學圖像設備，對提高診斷水平，加強對醫院等級管理起了重要的積極作用。由於資金的困擾及儀器設計的水平、大多數醫學圖像設備都沒有考慮圖像的儲存和傳輸功能、充其量配置一部列印機或X光膠片作圖像記錄。醫生診斷是通過對儀器屏幕的圖像進行肉眼觀察，憑個人的經驗進行分析診斷、主觀成分較多。
隨著電子計算機技術，特別是多媒體技術的飛速發展，使醫學圖像的存儲和傳送成為可能，大容量的硬碟、圖像信息的壓縮技術、可讀寫光碟的應用，使醫學圖像可以大量存儲。DICOM3.0標準的制定使醫學圖像及各種數字信息在計算機間傳送有了一個統一的標准，通過數據介面與互聯網接通，就可以進行醫學圖像信息的遠程傳輸，實現異地會診。PACS是實現醫學圖像信息管理的重要條件，它把醫學圖像從採集、顯示、儲存、交換和輸出進行數字化處理，最後實現圖像的儲存和傳送。
此外，通過對醫學圖像和信息進行計算機智能化處理後，可使圖像診斷摒棄傳統的肉眼觀察和主觀判斷。藉助計算機技術，可以對圖像的像素點進行分析、計算、處理，得出相關的完整數據，為醫學診斷提供更客觀的信息，最新的計算機技術不但可以提供形態圖像，還可以提供功能圖像，使醫學圖像診斷技術走向更深層次。如西門子的syngo .via系統，改變了傳統的影像後處理理念，全面摒棄以軟體為導向的傳統CT工作站工作方式，開啟以解剖或疾病診斷為導向的全新工作視角，成為首款直接服務疾病診斷的影像工作平台。它讓診斷醫生從繁瑣的影像後處理中解脫出來，專注於醫學診斷。syngo .via 也以其人性化的操作界面獲得2010年IF產品設計大獎。 ——用於存放影像
大容量存儲設備分為以下四類：磁介質，光介質，磁帶及其它（如全息存儲）仍在發展中的介質。磁碟容量正在飛速增長，未來的方向是TB級桌面磁碟，2000年時價格下降到3美分/MB。在光學存儲設備中，DVD是目前的熱點，但其影響力遠不如CD-ROM技術當年的影響力。DVD目前可以作為備份介質，但作為存儲介質仍有不足，可擦寫的DVD還不成熟。磁帶的新進展包括多磁軌記錄、磁阻式磁頭和允許隨機訪問的新型格式。磁帶的價格很有吸引力，但不能防潮，也不能接近磁場，存放場所的要求比較嚴格。
備份（歸檔）是一個動態的過程，必須考慮到技術的變化，歸檔策略必須考慮到這一點。例如，一個機構的7年歸檔容量是11TB，因而現在購買了11TB的存儲介質，但存儲介質的價格將來會下跌，技術也會發生變化，所以這是不合算的。
資料庫的性能、可靠性和容量與PACS系統的性能直接相關。PACS系統中圖像的每一次流動都與資料庫有關，但PACS的資料庫技術受到了忽視。當PACS集成到MIS系統中時，這一點將會得到改觀。高可用性技術的發展隨著用戶對PACS的依賴性增強將會越來越重要。 目標是支持在醫院內部所有關於圖像的活動，集成了醫療設備，圖像存儲和分發，數字圖像在重要診斷和會診時的顯示，圖像歸檔，以及外部信息系統；
PACS是HIS（Hospital Information System）醫院信息系統的基本組成部分，PACS所管理的醫學圖像也是醫院產生的信息，醫院在使用PACS管理的圖像的同時，也需要HIS系統管理的其他信息，所以PACS應當具有與HIS的互操作性或集成。遠程醫療（Telemedicine）是起源於50年代的新型醫療服務，在為農村地區提供高質量醫療服務方面有獨特的優勢，90年代以來在國內興起的遠程醫療會診也是遠程醫療的一種典型應用。當前國內的遠程醫療一般是使用視頻會議系統進行雙方的通信，而病人的信息和診斷圖像通過視頻方式傳遞。如果有PACS和HIS的支持，實時傳遞數字化的CT等醫學圖像和診療信息，並支持多點信息交換，則遠程醫療的水平可以大大提高，這也是目前國內外遠程醫療的發展方向和熱點。 目標是提高部門內醫療設備的使用效率；
目前，企業范圍內圖像分發的第一階段已經在許多部門得到了應用。在放射醫療以外最需要圖像顯示的部門中已經採用了足夠的顯示技術，但還不能在任何地點顯示圖像。現在的歸檔使用的是DLT或MOD，某些情況下也使用CDR。PACS總是需要高速通信網路支持，尤其是在放射醫療部門內部。在臨床顯示時可以用低速網路。ATM的功能還沒有完全利用起來，特別是ATM傳輸活動影像以及影像與靜止圖像同傳的能力。RIS與PACS的集成允許在工作站顯示診斷報告，PACS和RIS掌握病人在醫院中的流動也很重要，這有利於圖像和檢查的自動預取，路由和分發。RIS與PACS的進一步集成仍在發展中。 目標是幫助醫院的其他部門，特別是急診室（ER）和特護房（ICU）獲得放射醫療部門生成的圖像；
目前的數字化放射醫療部門的工作流程在一定程度上仍然是根據基於膠片的工作流程制定的。隨著計算機信息系統的引入，這樣的工作流程應該相應地作出改變從新的信息技術中獲得更大的利益。採用的信息技術必須適於集成在當前所採用的操作模式中。 目標是支持遠程圖像傳輸和顯示。
根據醫院的實際要求，一個實際的PACS系統可能包含了上述四類應用中的一類或多類。而一個醫院對於PACS系統的實現也是按照這四個分類進行分步驟的逐步完成的。
三、PACS系統的發展向以下六項技術提出了挑戰：大容量存儲設備，資料庫技術，用戶界面，分布式計算，壓縮和連接。
在用戶端，分析功能的增強和圖像增強技術的集成非常重要。用戶界面和應用程序能根據需要分布。基於Web的顯示方式是其中一例。
分布式計算將集成到放射醫療中。Web技術和基於組件的軟體（瘦客戶端技術）將緩慢集成。
有人認為隨著帶寬和存儲能力的增長將不會再有壓縮的要求，但實際上壓縮技術將顯示出她的重要性。小波技術將成為標准，在歸檔和數據傳輸中得到應用。
隨著2M/s的帶寬得到應用，來自家庭的連接將會增長。在醫院內，將開發更高的帶寬用於活動影像和其他信息的傳輸。
這些進展對PACS的意義是什麼呢？隨著PACS的增長資料庫的高可用性將變得越來越關鍵。OO技術只有當企業中使用的其他信息系統採用了OO技術後才會對PACS顯示出重要性。
㈥ 以PACS系統,modality和RIS系統為例,說明醫院信息系統互聯的信息傳輸方式
做醫療軟體的，行心科技，his，lis、pacs、emr、口腔系統、養老系統等等都有
㈦ 如何應用Python處理醫學影像學中的DICOM信息
下面Python代碼來演示如何編程處理心血管冠脈造影DICOM圖像信息。
1. 導入主要框架：SimpleITK、pydicom、PIL、cv2和numpy
import SimpleITK as sitk
from PIL import Image
import pydicom
import numpy as np
import cv2
2. 應用SimpleITK框架來讀取DICOM文件的矩陣信息。如果DICOM圖像是三維螺旋CT圖像，則幀參數則代表CT掃描層數；而如果是造影動態電影圖像，則幀參數就是15幀/秒的電影圖像幀數。
def loadFile(filename):
ds = sitk.ReadImage(filename)
img_array = sitk.GetArrayFromImage(ds)
frame_num, width, height = img_array.shape
return img_array, frame_num, width, height
3. 應用pydicom來提取患者信息。
def loadFileInformation(filename):
information = {}
ds = pydicom.read_file(filename)
information['PatientID'] = ds.PatientID
information['PatientName'] = ds.PatientName
information['PatientBirthDate'] = ds.PatientBirthDate
information['PatientSex'] = ds.PatientSex
information['StudyID'] = ds.StudyID
information['StudyDate'] = ds.StudyDate
information['StudyTime'] = ds.StudyTime
information['InstitutionName'] = ds.InstitutionName
information['Manufacturer'] = ds.Manufacturer
information['NumberOfFrames'] = ds.NumberOfFrames
return information
4. 應用PIL來檢查圖像是否被提取。
def showImage(img_array, frame_num = 0):
img_bitmap = Image.fromarray(img_array[frame_num])
return img_bitmap
5. 採用CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)技術來優化圖像。
def limitedEqualize(img_array, limit = 4.0):
img_array_list = []
for img in img_array:
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit = limit, tileGridSize = (8,8))
img_array_list.append(clahe.apply(img))
img_array_limited_equalized = np.array(img_array_list)
return img_array_limited_equalized
㈧ 列舉醫學影像數據分析的常用的機器學習和深度學習方法，並進行簡單描述。
摘要 醫學影像是臨床診斷的重要輔助工具，醫學影像數據占臨床數據的90%，因此，充分挖掘醫學影像信息將對臨床智能診斷、智能決策以及預後起到重要的作用。隨著深度學習的出現，利用深度神經網路分析醫學影像已成為目前研究的主流。根據醫學影像分析的流程，從醫學影像數據的產生、醫學影像的預處理，到醫學影像的分類預測，充分闡述了深度學習在每一環節的應用研究現狀，並根據其面臨的問題，對未來的發展趨勢進行了展望。
㈨ 醫學影像文件dcm格式用什麼軟體打開 在哪裡可以下載到.
我也是找了好久才找到的。。。。網頁鏈接 NBIA國際生物圖像資料庫。
不需要注冊 直接點「search images」就可以啦，裡面全是各種各樣的標准格式的dicom文件，單單就CT圖像而言還不只是單張的，而是多層的。
Sante DICOM Editor 4 (64-bit)不錯，至少就看CT圖像而言是這樣的，下載也很方便，上網一搜就行。