㈠ 现有的医学图像处理软件有哪些
现有的医学图像处理软件：
HALCON、VISION PRO、NI VISION、NI VISION BUILDER AI、EVISION、MATHMATICS、OPENCV等等。
医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像。广泛使用的医学成像模式主要分为X射线成像 (X—CT) ，核磁共振成像 (MRI)，核医学成像 (NMI)和超声波成像(UI) 这四类 。
㈡ 如何利用群晖里的PACS去建立和管理医学影像的数据库
如何利用群晖里的PACS去建立和管理医学影像的数据库
我也注意到了群晖的这个组件工具。但我没有去点击安装。换句话说，我不可能用一个家用级别的软硬件平台加上开源的软件来支撑医疗数据，太不安全。不过如果你只是想存自己收集的病例用于自己的课题那倒是没问题。
㈢ 医学影像大数据分析存在哪些问题
医学影像信息是被数字化、数据化后形成了丰富多样的、存储量庞大的医学大数据但是这些数据大多要进行人工分析 。
原始影像一般还不能直接用于影像数据挖掘分析，必须进行预处理，以生成可用于高层次挖掘的影像特征库。影像数据挖掘的一般流程通常包括影像的存储、影像的预处理、影像的搜索、影像的挖掘和展示等步骤。
医学影像信息的分析需要研究利用时间上的形态学变化对某个病变与组织器官的功能预测，研究利用相关的数据与知识进行推测的方法。
㈣ PACS系统的简要介绍
随着数字化信息时代的来临，诊断成像设备中各种先进计算机技术和数字化图像技术的应用为医学影像信息系统的发展奠定了基础。历经逾百年发展，医学影像成像技术也从最初的X射线成像发展到现在的各种数字成像技术。
什么是医学影像信息系统
医学影像信息系统简称PACS(Picture Archiving and Communication Systems)，与临床信息系统（Clinical Information System, CIS）、放射学信息系统(Radiology Information System, RIS)、医院信息系统(Hospital Information System, HIS)、实验室信息系统（Laboratory Information System, LIS）同属医院信息系统。
医学影像信息系统狭义上是指基于医学影像存储与通信系统，从技术上解决图像处理技术的管理系统；临床信息系统是指支持医院医护人员的临床活动，收集和处理病人的临床医疗信息的信息管理系统；放射学信息系统是指以放射科的登记、分诊、影像诊断报告以及放射科的各项信息查询、统计等基于流程管理的信息系统；医院信息系统是指覆盖医院所有业务和业务全过程的信息管理系统；实验室信息系统是一类用来处理实验室过程信息的信息系统。
在现代医疗行业，医学影像信息系统是指包含了包括了RIS，以DICOM3.0国际标准设计，以高性能服务器、网络及存储设备构成硬件支持平台，以大型关系型数据库作为数据和图像的存储管理工具，以医疗影像的采集、传输、存储和诊断为核心，是集影像采集传输与存储管理、影像诊断查询与报告管理、综合信息管理等综合应用于一体的综合应用系统，主要的任务就是把医院影像科日常产生的各种医学影像（包括核磁、CT、DR、超声、各种X光机等设备产生的图像）通过DICOM3.0国际标准接口（中国市场大多为模拟，DICOM，网络等接口）以数字化的方式海量保存起来，当需要的时候在一定的授权下能够很快的调回使用，同时增加一些辅助诊断管理功能。
对医学影像信息系统应用的需求
随着现代医学的发展，医疗机构的诊疗工作越来越多依赖医学影像的检查（X线、CT、MR、超声、窥镜、血管造影等）。传统的医学影像管理方法（胶片、图片、资料）诸此大量日积月累、年复一年存储保管，堆积如山，给查找和调阅带来诸多困难，丢失影片和资料时有发生。已无法适应现代医院中对如此大量和大范围医学影像的管理要求。采用数字化影像管理方法来解决这些问题已经得到公认。随着计算机和通讯技术发展，为数字化影像和传输奠定基础。目前国内众多医院已完成医院信息化管理，其影像设备逐渐更新为数字化，已具备了联网和实施影像信息系统的基本条件，实现彻底无胶片放射科和数字化医院，已经成为现代化医疗不可阻挡的潮流。
㈤ 医学影像管理系统的PACS系统组成
——用于管理影像
医学图像诊断在现代医疗活动中占有相当大的比重。借助可视化技术的不断发展，现代医学已越来越离不开医学图像的信息，在临床诊断、医学科研等方面正发挥着极其重要的作用。医学图像信息是多样化的，如B超扫描图像、彩色多普勒超声图像、核磁共振（MRI）图像、X-CT图像、X线透视图像，各种电子内窥镜图像，显微镜下病理切片图像等。随着医学诊断可视化技术的深入发展，人们正在不断努力，寻求更清晰、更有诊断价值的高质量医学图像。中国的医院在过去十多年间，引进了大批进口的先进医学图像设备，对提高诊断水平，加强对医院等级管理起了重要的积极作用。由于资金的困扰及仪器设计的水平、大多数医学图像设备都没有考虑图像的储存和传输功能、充其量配置一部打印机或X光胶片作图像记录。医生诊断是通过对仪器屏幕的图像进行肉眼观察，凭个人的经验进行分析诊断、主观成分较多。
随着电子计算机技术，特别是多媒体技术的飞速发展，使医学图像的存储和传送成为可能，大容量的硬盘、图像信息的压缩技术、可读写光盘的应用，使医学图像可以大量存储。DICOM3.0标准的制定使医学图像及各种数字信息在计算机间传送有了一个统一的标准，通过数据接口与互联网接通，就可以进行医学图像信息的远程传输，实现异地会诊。PACS是实现医学图像信息管理的重要条件，它把医学图像从采集、显示、储存、交换和输出进行数字化处理，最后实现图像的储存和传送。
此外，通过对医学图像和信息进行计算机智能化处理后，可使图像诊断摒弃传统的肉眼观察和主观判断。借助计算机技术，可以对图像的像素点进行分析、计算、处理，得出相关的完整数据，为医学诊断提供更客观的信息，最新的计算机技术不但可以提供形态图像，还可以提供功能图像，使医学图像诊断技术走向更深层次。如西门子的syngo .via系统，改变了传统的影像后处理理念，全面摒弃以软件为导向的传统CT工作站工作方式，开启以解剖或疾病诊断为导向的全新工作视角，成为首款直接服务疾病诊断的影像工作平台。它让诊断医生从繁琐的影像后处理中解脱出来，专注于医学诊断。syngo .via 也以其人性化的操作界面获得2010年IF产品设计大奖。 ——用于存放影像
大容量存储设备分为以下四类：磁介质，光介质，磁带及其它（如全息存储）仍在发展中的介质。磁盘容量正在飞速增长，未来的方向是TB级桌面磁盘，2000年时价格下降到3美分/MB。在光学存储设备中，DVD是目前的热点，但其影响力远不如CD-ROM技术当年的影响力。DVD目前可以作为备份介质，但作为存储介质仍有不足，可擦写的DVD还不成熟。磁带的新进展包括多磁道记录、磁阻式磁头和允许随机访问的新型格式。磁带的价格很有吸引力，但不能防潮，也不能接近磁场，存放场所的要求比较严格。
备份（归档）是一个动态的过程，必须考虑到技术的变化，归档策略必须考虑到这一点。例如，一个机构的7年归档容量是11TB，因而现在购买了11TB的存储介质，但存储介质的价格将来会下跌，技术也会发生变化，所以这是不合算的。
数据库的性能、可靠性和容量与PACS系统的性能直接相关。PACS系统中图像的每一次流动都与数据库有关，但PACS的数据库技术受到了忽视。当PACS集成到MIS系统中时，这一点将会得到改观。高可用性技术的发展随着用户对PACS的依赖性增强将会越来越重要。 目标是支持在医院内部所有关于图像的活动，集成了医疗设备，图像存储和分发，数字图像在重要诊断和会诊时的显示，图像归档，以及外部信息系统；
PACS是HIS（Hospital Information System）医院信息系统的基本组成部分，PACS所管理的医学图像也是医院产生的信息，医院在使用PACS管理的图像的同时，也需要HIS系统管理的其他信息，所以PACS应当具有与HIS的互操作性或集成。远程医疗（Telemedicine）是起源于50年代的新型医疗服务，在为农村地区提供高质量医疗服务方面有独特的优势，90年代以来在国内兴起的远程医疗会诊也是远程医疗的一种典型应用。当前国内的远程医疗一般是使用视频会议系统进行双方的通信，而病人的信息和诊断图像通过视频方式传递。如果有PACS和HIS的支持，实时传递数字化的CT等医学图像和诊疗信息，并支持多点信息交换，则远程医疗的水平可以大大提高，这也是目前国内外远程医疗的发展方向和热点。 目标是提高部门内医疗设备的使用效率；
目前，企业范围内图像分发的第一阶段已经在许多部门得到了应用。在放射医疗以外最需要图像显示的部门中已经采用了足够的显示技术，但还不能在任何地点显示图像。现在的归档使用的是DLT或MOD，某些情况下也使用CDR。PACS总是需要高速通信网络支持，尤其是在放射医疗部门内部。在临床显示时可以用低速网络。ATM的功能还没有完全利用起来，特别是ATM传输活动影像以及影像与静止图像同传的能力。RIS与PACS的集成允许在工作站显示诊断报告，PACS和RIS掌握病人在医院中的流动也很重要，这有利于图像和检查的自动预取，路由和分发。RIS与PACS的进一步集成仍在发展中。 目标是帮助医院的其他部门，特别是急诊室（ER）和特护房（ICU）获得放射医疗部门生成的图像；
目前的数字化放射医疗部门的工作流程在一定程度上仍然是根据基于胶片的工作流程制定的。随着计算机信息系统的引入，这样的工作流程应该相应地作出改变从新的信息技术中获得更大的利益。采用的信息技术必须适于集成在当前所采用的操作模式中。 目标是支持远程图像传输和显示。
根据医院的实际要求，一个实际的PACS系统可能包含了上述四类应用中的一类或多类。而一个医院对于PACS系统的实现也是按照这四个分类进行分步骤的逐步完成的。
三、PACS系统的发展向以下六项技术提出了挑战：大容量存储设备，数据库技术，用户界面，分布式计算，压缩和连接。
在用户端，分析功能的增强和图像增强技术的集成非常重要。用户界面和应用程序能根据需要分布。基于Web的显示方式是其中一例。
分布式计算将集成到放射医疗中。Web技术和基于组件的软件（瘦客户端技术）将缓慢集成。
有人认为随着带宽和存储能力的增长将不会再有压缩的要求，但实际上压缩技术将显示出她的重要性。小波技术将成为标准，在归档和数据传输中得到应用。
随着2M/s的带宽得到应用，来自家庭的连接将会增长。在医院内，将开发更高的带宽用于活动影像和其他信息的传输。
这些进展对PACS的意义是什么呢？随着PACS的增长数据库的高可用性将变得越来越关键。OO技术只有当企业中使用的其他信息系统采用了OO技术后才会对PACS显示出重要性。
㈥ 以PACS系统,modality和RIS系统为例,说明医院信息系统互联的信息传输方式
做医疗软件的，行心科技，his，lis、pacs、emr、口腔系统、养老系统等等都有
㈦ 如何应用Python处理医学影像学中的DICOM信息
下面Python代码来演示如何编程处理心血管冠脉造影DICOM图像信息。
1. 导入主要框架：SimpleITK、pydicom、PIL、cv2和numpy
import SimpleITK as sitk
from PIL import Image
import pydicom
import numpy as np
import cv2
2. 应用SimpleITK框架来读取DICOM文件的矩阵信息。如果DICOM图像是三维螺旋CT图像，则帧参数则代表CT扫描层数；而如果是造影动态电影图像，则帧参数就是15帧/秒的电影图像帧数。
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. 应用pydicom来提取患者信息。
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. 应用PIL来检查图像是否被提取。
def showImage(img_array, frame_num = 0):
img_bitmap = Image.fromarray(img_array[frame_num])
return img_bitmap
5. 采用CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)技术来优化图像。
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 列举医学影像数据分析的常用的机器学习和深度学习方法，并进行简单描述。
摘要 医学影像是临床诊断的重要辅助工具，医学影像数据占临床数据的90%，因此，充分挖掘医学影像信息将对临床智能诊断、智能决策以及预后起到重要的作用。随着深度学习的出现，利用深度神经网络分析医学影像已成为目前研究的主流。根据医学影像分析的流程，从医学影像数据的产生、医学影像的预处理，到医学影像的分类预测，充分阐述了深度学习在每一环节的应用研究现状，并根据其面临的问题，对未来的发展趋势进行了展望。
㈨ 医学影像文件dcm格式用什么软件打开 在哪里可以下载到.
我也是找了好久才找到的。。。。网页链接 NBIA国际生物图像数据库。
不需要注册 直接点“search images”就可以啦，里面全是各种各样的标准格式的dicom文件，单单就CT图像而言还不只是单张的，而是多层的。
Sante DICOM Editor 4 (64-bit)不错，至少就看CT图像而言是这样的，下载也很方便，上网一搜就行。