WebGL（Web Graphics Library）是一个JavaScript API，用于在任何兼容的网页浏览器中不使用插件的情况下渲染2D图形和3D图形。...确定需求和目标确定软件需要支持的医学影像格式（如DICOM）。确定所需的交互功能，如切片、旋转、缩放、测量等。考虑性能要求，特别是处理高分辨率影像时的响应时间。2....技术选型选择合适的WebGL库，如Three.js或BABYLON.js，以简化3D图形的开发。考虑使用其他Web技术，如Web Workers进行后台处理，以及WebAssembly提高性能。3....数据加载和处理实现DICOM解析器来加载和解析医学影像数据。将影像数据转换为WebGL可以处理的格式，如纹理。4. 图像渲染使用WebGL渲染3D体积数据或2D切片。...实现多级细节（LOD）和多重采样抗锯齿（MSAA）等技术以优化图像质量。应用颜色映射和阴影技术来增强图像的可读性。5. 交互和用户界面设计直观的用户界面，允许用户进行各种操作，如选择工具、调整视图等。
医学图像是反映解剖区域内部结构或内部功能的图像，它是由一组图像元素——像素（2D）或立体像素（3D）——组成的。医学图像是由采样或重建产生的离散性图像表征，它能将数值映射到不同的空间位置上。...DICOM 和 NIFTI 间的区别 DICOM 和 NIFTI 之间最主要的区别在于 NIFTI 中的原始图像数据是以 3D 图像的格式储存的，而 DICOM 是以 3D 图像片段的格式储存的。...NRRD 的 “扩散加权图像” 和 “扩散张量图像” 数据可以被解读为一个 “3D 切片机”，能够直观地确定张量图像的方向与神经解剖的预期是一致的。...来源：出版于 2014 年的《医学图像格式》 格式转换 从 DICOM 格式转换为 NIFTI 格式 dicom2nii 是将 DICOM 格式转换为 NIFTI 格式的常见工具。...一个读取和编写 NIFTI 文件的 Python 库是 nibabel。如果想要将 DICOM 格式转换为 NIFTI 格式，有很多自动转换的工具，比如 dcm2nii。
医学成像数据与其他我们日常图像的最大区别之一是它们很多都是3D的，比如在处理DICOM系列数据时尤其如此。DICOM图像由很多的2D切片组成了一个扫描或身体的特定部分。...本文中将介绍6种神经网络架构，可以使用它们来训练3D医疗数据上的深度学习模型。 3 d U-Net U-Net体系结构是一种强大的医学图像分割模型。...3D U-Net在处理体积图像的3D特性方面非常有效。 V-Net V-Net架构是另一种用于体积图像分割的3D卷积神经网络。...该模型是端到端训练的，可以一次处理整个3D图像。...总结 本文中，我们介绍了医学成像行业在处理3D MRI和CT扫描时使用的一些深度学习模型。这些神经网络被设计用来接收3D数据作为输入，以学习DICOM系列身体特定部位的复杂性。
基本图像处理知识（使用 python） 目前有各种各样的图像处理库，然而开放源代码计算机视觉库（OpenCV）已经成为主流，因为开放源代码计算机视觉库有一个较大的团体支持并且其能够支持 C++、java...和 python 等多种编程语言。...计算机软件应用程序能够显示 DICOM 图像，医生可以通过使用 DICOM 查看器来查看图像并读取、诊断图像中的结果。 通信协议。...分析 DICOM 图像 Pydicom 是一个非常好的用于分析 DICOM 图像的 Python 软件包。在本节中，我会向大家介绍如何在 Jupyter notebook 上呈现 DICOM 图像。...然后，我们计算 3D NumPy 数组（3D NumPy array）的总尺寸，其等于沿着笛卡尔轴 x、y、z 的数据的乘积，即“切片中的像素行数×切片中的像素列数×切片数”。
现有篇博文很细致地描述了 DICOM 标准，此处为链接：http://dicomiseasy.blogspot.com/ 分析 DICOM 图像 Pydicom 是一个 python 包，它很适合分析...本节将阐述如何在 Jupyter notebook 上呈现 DICOM 图像。 安装 Pydicom 使用：pip install pydicom。...然后来计算 3D NumPy 数组的总维度，它等于在笛卡尔坐标轴中（每个切片的像素行数*每个切片的像素列数*切片数）。...我们同样会讨论如何在深度学习之前进行医学图像分析以及我们现在可以如何做。...one-hot 编码可将分类特征转换为对算法更友好的格式。在这个示例中，我们使用使用「R」值 和「M」值分类我们的 Y 变量。使用标签编码器，它们分别被转换为「1」和「0」。 ?
使用内置功能对2D和3D体积图像进行分割、配准、恢复和分析；快速有效地原型化新算法；并从一个系统中将工具部署为独立的或基于web的应用程序。...Wolfram技术包括数千个内置功能以及有关许多主题的精选数据，可让您： •设计软件程序以进行保留边缘的平滑、去噪、锐化和其他增强功能 •以2D或3D形式显示断层扫描数据，例如CT和MRI扫描 •剖切3D...3D图像或数据集的图像处理算法的高效实现» •内置3D立体渲染引擎» •先进的线性和非线性图像处理滤波器，可进行平滑、锐化、消除噪声等功能» •数千种内置功能可处理数字图像强度和色彩数据» •微积分和线性代数函数可解决微分几何问题...，例如边缘检测和曲率计算 •导入、导出和转换数百种格式，包括DICOM，FITS和HDF» •轻松构建交互式界面，以立即可视化图像处理的效果，例如调整对比度，增强边缘或应用滤镜» •核心技术可将性能扩展到非常大的...2D和3D立体图像» •支持使用CUDA或OpenCL进行GPU计算，包括用于像素运算、形态运算符以及图像卷积和滤波的内置函数 •离散或连续高性能小波分析，可在任何维度进行阈值化和可视化» •直方图，阵列图和列表密度图以可视化图像数据
以下是一些常见的可以读取/输出DICOM文件的R包： oro.dicom，divest和tractor.aase包可实现读取通用DICOM文件并将其转换为ANALYZE或NIFTI格式。...为了可视化，它提供了创建交互式3D距离图和通过变形矩形格点来可视化点云之间差异（包括2D和3D）的函数。此外，它还包括一种算法，用于反变形表面网格，表示经历一系列局部仿射变形（例如化石）的结构。...bayesImageS软件包实现了几种用于分割2D和3D图像（如CT和MRI）的算法。它提供了隐Markov正态混合模型的全Bayesian推断，包括平滑参数的后验分布。...RNiftyReg提供了与NiftyReg图像配准工具的接口。支持刚体、仿射和非线性配准，并可在2D到2D、3D到2D和4D到3D的过程中应用。...SimpleITK支持2D和3D图像以及一组选定的像素类型。不同的图像滤波器可以支持不同的像素类型，这在许多情况下是由于计算需求不同。该库通过使用SWIG来为解释性语言进行封装。
这就使得 NIFTI 更加适合那些应用在 DICOM 上的机器学习的方法，因为它是以 3D 图像建模的。处理一个单独的 NIFTI 文件要比处理成百上千个 dicom 文件更加容易一些。...与 DICOM 格式下的好多个文件相比，NIFTI 格式下，每个 3d 图像只有两个文件。...为了目视确认张量的方向和期望的神经解剖学的结构一致，Nrrd DWI 和 Nrrd DTI 数据能够被读取为 3D 切片。 通用的 NRRD 文件格式（包括数据和文件头）： ?...医疗图像格式 格式转换 dicom 转换成 NIFTI dicom2nii（https://www.nitrc.org/projects/dcm2nii/）是一个用来把 DICOM 转换为 NIFTI...DICOM 到 MINC 的转换 脑成像中心（BIC）的 MINC 团队开发了将 DICOM 转换为 MINC 格式的工具。
而机器学习技术通过深度学习和大数据分析，能够辅助医生进行更准确的疾病诊断 医学影像分析：从X光到3D成像带代码 医学影像分析是一个广泛的领域，涵盖了从传统的X光图像到现代的3D成像（如CT、MRI）的处理和解读...在Python中，可以使用pydicom库来读取DICOM文件。...filename = 'example.dcm' # 替换为您的DICOM文件路径 dataset = pydicom.dcmread(filename) # 显示图像（这里我们假设图像是单通道的灰度图像...） plt.imshow(dataset.pixel_array, cmap=plt.cm.bone) plt.show() 加载和显示3D成像数据 对于3D成像数据（如CT或MRI），我们可能需要加载一系列图像切片...以下是一个简化的示例，展示了如何加载和显示3D图像的一个切片 代码示例(伪代码) import numpy as np import pydicom import matplotlib.pyplot
医学图像 医学图像是反映解剖区域内部结构或内部功能的图像，它是由一组图像元素——像素（2D）或立体像素（3D）组成的。医学图像是由采样或重建产生的离散性图像表征，它能将数值映射到不同的空间位置上。...后缀为 .dcm，可以使用 python的dicom包读取，一般使用其pixl_array数据 Dicom格式数据处理过程 医学扫描图像(scan)其实是三维图像，使用代码读取之后开源查看不同的切面的切片...DICOM是以3D图像片段的格式储存的。...这就是为什么在一些机器学习应用程序中NIFTI比DICOM更受欢迎，因为它是3D图像模型。处理一个单个的NIFTI文件，与处理上百个DICOM文件相比要轻松得多。...NIFTI的每一张3D图像中只需储存两个文件，而在DICOM中则要储存更多文件。
图像处理基础（python） 当前，图像处理工具可谓层出不穷，其中，OpenCV(OpenCV library) 因为其强大的社区支持，以及广泛的可用性，在c++, java python等等编程语言中皆可使用...医生使用DICOM查看器，可显示DICOM图像的计算机软件应用程序，读取和诊断图像中的发现。 通信协议 - DICOM通信协议用于搜索档案中的成像研究，并将成像研究恢复到工作站以显示。...关于DICOM标准细节，在这里推荐一个很好的博客http://dicomiseasy.blogspot.com 分析DICOM图像 用于分析DICOM图像的一个很好的python包是pydicom。...在本节中，我们将看到如何在Jupyter笔记本上呈现DICOM图像。安装OpenCV使用：pip install pydicom 安装pydicom软件包后，请回到jupyter笔记本。...然后我们计算三维NumPy数组的总和，它们等于（切片中像素行的数量）x（切片中像素列的数量）x（切片的数量）沿着x，y和z笛卡尔坐标轴。
数据结构 DICOM 文件包含两大部分： 文件头（Header）： 存储元数据，如患者信息、影像设备类型、扫描参数等； 影像数据： 存储实际的医学影像，支持多种压缩格式（如 JPEG、JPEG2000）...DICOM 3.0 的优势与应用 1. 优势 标准化： 提供统一的影像存储和通信标准； 兼容性： 支持多厂商设备和软件之间的互操作； 扩展性： 支持新影像模式（如 3D 图像）和新设备类型。 2....常见问题与解决 Q1: DICOM 文件如何查看？ 可以使用开源工具如 RadiAnt DICOM Viewer 或 OsiriX； 大多数 PACS 系统也提供内置的 DICOM 查看功能。...Q2: DICOM 数据如何转换为普通格式（如 JPEG/PNG）？ 使用 Python 的 pydicom 库读取 DICOM 文件，并结合 Pillow 库保存为普通图像格式。...("example.dcm") # 提取像素数据 pixel_array = dicom_file.pixel_array # 转换为图像格式并保存 image = Image.fromarray(
大数据处理数据量: 医学影像数据通常体积庞大，例如一个3D CT扫描可能包含数千个切片，每个切片都是高分辨率的图像。...交互响应: 用户与3D模型的交互需要快速响应，尤其是在进行实时操作如旋转、缩放和切片时。3. 精度和质量图像质量: 在进行图像处理和渲染时保持图像的精度和质量是一个挑战。...数据解析格式支持: 医学影像有多种格式，如DICOM，需要实现或集成解析器来正确读取这些格式。元数据处理: DICOM文件包含大量的元数据，正确解析和利用这些元数据是关键。7....合规性: 需要遵守如HIPAA等医疗数据处理的法规。8. 用户界面和交互直观性: 设计直观的用户界面，使非技术用户也能轻松操作。交互流畅性: 确保用户交互流畅，尤其是在处理复杂操作时。9.
Wolfram图像处理解决方案无缝集成了专门功能-如最新的2D和3D图像处理功能，易于导入的数据和交互式界面——具有GPU计算、并行处理、 核心技术得速度和性能并通过API在web上即时部署。...Wolfram技术包括数千个内置功能以及有关许多主题的精选数据，可让您： •处理和分析生物特征输入，例如指纹、虹膜图案、面部和耳朵图像、视网膜扫描等 •剖切3D数据并探究体积的内部 •将图像转换为GIS...全面支持2D和3D图像处理和分析，包括分割、配准和高级形态学运算» 多种经典以及最先进的分割技术，包括用于前景/背景分离和其他分割任务的区域增长、活动轮廓和增长切割» 标准的线性和非线性图像处理滤波器...» 将图像直接剪切或粘贴或拖放到命令或方程式中，并像在任何数字输入上一样对它们进行操作» 导入和导出数百种格式，包括科学和医学数据文件，例如DICOM、FITS、HDF等» 导入高动态范围（HDR）...CUDA或OpenCL进行GPU计算，包括用于像素运算、形态运算符以及图像卷积和滤波的内置函数 核外技术可将性能扩展到非常大的2D和3D立体图像 完全支持具有任意数量的通道和任意色彩深度的图像» 执行图像的块和区域处理并从数组重新组合
lorinc 直接跳入分析阶段，定位每片叶子的中心并应用边缘检测技术，他还将叶子的轮廓转换为极坐标，以便更有效地测量叶子的中心： 之后，当我们使用边与中心之间的距离从形状生成时间序列时，我们可能想要转换到另一种中心性度量...不同扫描中的像素大小、粒度都不同（例如，切片之间的距离可能不同），这可能会影响 CNN 的性能。我们可以用同构重采样来处理。 另外两位作者通过对数据集和图像本身进行更全面的探索开始了他们的 EDA。...同时，Guido 讨论了重采样，重点关注了 DICOM 图像的基本性质： 一次扫描可能存在一个像素间距［2.5,0.5,0.5］，这意味着切片之间的距离是 2.5 毫米。...卷积网络而不用担心学习缩放与切片厚度的固定。...之后，Guido 在 EDA 中合并了多个 DICOM 图像完成检测部位的三维图： ? 在另一个版本中，去除周围的空气以减少内存： ? 3D图像 点评 这次竞赛是我所见过的最与众不同的。
3D医学图像的切割的背景 3D医学图像的切割是医学图像处理里一个非常重要的工作，比如脑部MRI数据、肺CT数据和X光数据等等。...（deep encoder-decoder structure)来合并核磁共振的不同形态，还利用卷积LSTM来对2D切片序列建模，并且把多形态卷积和LSTM网络结合在一起，做到端到端的学习。...通过拼接2D的预测结果序列生成3D图像分割。模型综合切片序列学习和多形态融合一起优化，形成一个端到端的系统。 ?...，(h)堆叠2D的预测结果到3D的分割。...在解码器网络，每个解卷积层做转置卷积，然后用一个卷积和batch normalization。完成上采样后，特征映射变成了和输入一样的分辨率。
然而，对于3D医学影像中的目标检测，相对的选择较少。专为照片设计的2D目标检测模型，如YOLO，可以提供按切片精确的边界框。...使用了三种活增强方式：随机裁剪增强，其中将图像中的随机大小的块替换为随机噪声，随机平移增强和随机缩放增强。...三线性插值允许作者平滑地将3D输入数据转换为立方形状，但并未提高输入数据的信息。更复杂的插值方法，如超分辨率，可以提供额外的细节并增加在 Reshape 过程中创建的切片的价值。...与医学影像数据集有关的一个相关问题，这些数据集通常包含具有不同切片数量的图像。将这些数据集重新缩放到固定大小的立方体可能会以不可预测的方式相对于彼此扭曲输入图像。...当将这些2D模型转换为3D时，这成为立方输入的必要条件。为了处理矩形输入，YOLOv5对输入数据进行重采样和填充以获得方形形状，这降低了重采样过程中的畸变。
类型I模型（图1b），如MedSAM[13, 35]经常作为范例，直接将SAM方法应用于各种二维（2D）医学图像，通过在广泛的医学图像上训练，MedSAM可以在基于用户的简单2D提示的2D医学图像中实现精确目标分割...基于此洞察，作者提出了PropSAM，一种基于传播的3D物体分割模型，如图1(d)中的III型模型所示。PropSAM的重点是学习3D医学图像中2D切片间的信息传播，而不是特定的分割目标。...为了训练和评估Box2Mask模块，作者采用了一个2D架构模型（详细内容请参见第四部分4.1-4.2），处理3D图像及其3D标注的过程分为三个步骤： 1）基于3D Mask 创建边界框以提取ROI图像；...此外，对于训练和评估PropMask模块，作者还采用了一个2D架构模型，该模型接收引导切片、提示切片以及相邻切片作为输入，进一步将3D图像及其3D标注进行预处理： 1）确定裁剪尺寸以获取引导切片和相邻切片...这两种视角提示形成了分割目标的最紧密的3D边界框，限制了推理范围在给定的切片区域（见补充图S2）。此外，原设计用于2D医学图像分割的MedSAM，需要单独处理每个包含分割目标的2D医学切片。
在LLMs增长之前，3D医学图像分析主要集中在相对固定的任务上，如分类和分割，这些任务无法满足临床实践的动态需求。早期的多模态任务，如VQA，主要针对2D医学图像。...另一种方法涉及逐切片地提取特征，先独立处理每个2D切片，然后将它们汇总。尽管这种方法允许使用预训练的2D编码器在3D数据上进行微调，但它很难在3D图像中建模切片间的相互关系。...Med-2E3的输入包括一个3D医学图像 和相应的任务指令 ，输出是一个文本响应 。首先，如第3.1节所述，Med-2E3使用3D、2D和文本编码器从3D图像和文本中提取初步特征。...接下来，如第3.2节所述，设计了一个文本引导的切片评分模块，该模块根据这些初步特征计算每个切片的注意力分数。最后，根据注意力分数将2D特征聚合，并将初步的3D特征与2D特征拼接。...这些2D增强的3D特征与文本特征一起由LLM处理以生成响应，如第3.3节所述。
1.1 Dicom 数据 Dicom文件包含了诸多的元数据信息（比如像素尺寸，每个维度的一像素代表真实世界里的长度），Dicom文件即文件后缀为.dcm的文件。...ITK-SNAP为例，直接将该case文件夹里的其中一个dcm拖进软件，可以看到这个CT扫描文件有134个dcm文件，每个slice大小为512 x 512，组成大小为512 x 512 x 134的3D...可以使用Python的dicom依赖包来读取dicom数据dicom.read_file(‘a.dcm’) 1.2 mhd格式 每个病人一个mhd文件和一个同名的raw文件的格式，mhd即meta header...mhd文件需要借助python的SimpleITK包来处理。...单独的.nii格式文件的优势就是可以用标准的压缩软件（如gzip），而且一些分析软件包（比如FSL）可以直接读取和写入压缩的.nii文件（扩展名为.nii.gz）。
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