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    [医疗信息化][DICOM教程]DICOM标准简介

    DICOM是一种医疗保健标准,负责管理医学成像的几乎所有方面,例如图像传输,图像解释,打印管理,程序管理和离线存储,并且几乎用于与医疗保健相关的所有成像“模态”,例如磁共振,核医学,计算机断层扫描和超声检查。全世界几乎所有的临床成像工作流程都基于DICOM标准。如果您在医疗信息学行业工作或想要工作,那么学习此标准至关重要。我希望写本系列文章的目的是通过查看简短但有针对性的代码示例,帮助进入“ DICOM世界”的人们更快地学习标准的各个方面和部分。在本文中,我们将从较高的层次看待该标准的所有主要部分,本系列的文章中,我们将使用有助于将DICOM的理论与实际实现联系起来的代码示例,对这些方面的每个方面进行更详细的研究。

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    [医疗信息化][DICOM教程]DICOM标准简介[通俗易懂]

    DICOM是一种医疗保健标准,负责管理医学成像的几乎所有方面,例如图像传输,图像解释,打印管理,程序管理和离线存储,并且几乎用于与医疗保健相关的所有成像“模态”,例如磁共振,核医学,计算机断层扫描和超声检查。全世界几乎所有的临床成像工作流程都基于DICOM标准。如果您在医疗信息学行业工作或想要工作,那么学习此标准至关重要。我希望写本系列文章的目的是通过查看简短但有针对性的代码示例,帮助进入“ DICOM世界”的人们更快地学习标准的各个方面和部分。在本文中,我们将从较高的层次看待该标准的所有主要部分,本系列的文章中,我们将使用有助于将DICOM的理论与实际实现联系起来的代码示例,对这些方面的每个方面进行更详细的研究。

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    [医疗信息化][DICOM教程]开篇介绍,新冠肺炎为医疗保健信息产业带来新的的紧迫性

    The ongoing COVID-19 pandemic and the tragedies that have occured (and still occuring) have helped highlight the need for more timely exchange of critical healthcare related information for governments, health agencies, care providers and patients around the world. For many decades, the healthcare community has been at the forefront of standardization efforts for information exchange through the use of communication protocols such as HL7 and DICOM, and has worked hard to promote the use of these standards worldwide. However, the recent experience only highlights the fact that more opportunities exist to help achieve even more synergies and efficiencies in the information exchange processes that need to occur between various systems involved in the overall process of planning, administering, receiving and monitoring of all healthcare-related activities that are operationalized at any moment.

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    DCP:一款用于弥散磁共振成像连接组学的工具箱

    摘要:由弥散磁共振成像(dMRI)衍生的大脑结构网络反映了大脑区域之间的白质连接,可以定量描述整个大脑的解剖连接模式。结构性脑连接组的发展导致了大量dMRI处理包和网络分析工具箱的出现。然而,基于dMRI数据的全自动网络分析仍然具有挑战性。在这项研究中,我们开发了一个名为“扩散连接组管道”(DCP)的跨平台MATLAB工具箱,用于自动构建大脑结构网络并计算网络的拓扑属性。该工具箱集成了一些开发的软件包,包括 FSL、Diffusion Toolkit、SPM、Camino、MRtrix3和MRIcron。它可以处理从任意数量的参与者那里收集的原始dMRI数据,并且还与来自HCP和英国生物样本库等公共数据集的预处理文件兼容。此外,友好的图形用户界面允许用户配置他们的处理管道,而无需任何编程。为了证明DCP的能力和有效性,使用DCP进行了两次测试。结果表明,DCP可以重现我们之前研究的发现。但是,DCP存在一些局限性,例如依赖 MATLAB 并且无法修复基于度量的加权网络。尽管存在这些局限性,但总体而言,DCP软件为白质网络构建和分析提供了标准化的全自动计算工作流程,有利于推进未来人脑连接组学应用研究。

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    5 | PyTorch加载真实数据:图像、表格、文本,one-hot

    在实际的工作中,常见的机器学习处理的数据大概分成三种,一种是图像数据,图像数据通常是RGB三通道的彩色数据,图像上的每个像素由一个数值表示,这个其实比较容易处理;一种是文本数据,文本数据挖掘就是我们通常说的自然语言处理,文本数据首先是非结构化的,同时我们需要把文本数据表示成数值,这得花一些功夫;还有一种就是结构化的数据,结构化数据比如说一张excel数据表,每一列代表一个特征,具体到它的值可能是数值也可能是文本,可能是连续的也可能是非连续的,这种数据我们也需要进行转化,但是通常来说比自然语言好处理一点。

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    CMRxMotion2022—— 呼吸运动下心脏MRI分析挑战赛

    CMR 成像质量易受呼吸运动伪影的影响。挑战赛目标是评估呼吸运动对 CMR 成像质量的影响,并检查自动分割模型在不同呼吸运动水平下的鲁棒性。心脏磁共振 (CMR) 成像是目前评估心脏结构和功能的金标准模式。基于机器学习的方法在以前的 CMR 挑战(例如 ACDC、M&Ms)中取得了显着的性能。然而,在临床实践中,模型性能受到不一致的成像环境(例如,供应商和协议)、人口变化(正常与病理病例)和意外的人类行为(例如,身体运动)的挑战。通过将训练有素的机器学习模型暴露于“压力测试”中的极端情况来调查潜在的故障模式很有用。迄今为止,模型通用性方面的现有挑战大都集中在供应商可变性和解剖结构变化上,而对人类行为的影响的探索较少。对于 CMR 采集,呼吸运动是主要问题之一。有急性症状的患者不能遵守屏气指令,导致图像质量下降和分析不准确。

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    SK102010——MR膝关节结构分割挑战赛

    肌肉骨骼疾病和关节疾病是发达国家的主要健康问题之一,尤其影响人口老龄化。人类膝关节通常受到骨关节炎 (OA) 的影响,骨关节炎是一种退行性疾病,是美国慢性残疾的主要原因。OA会导致关节软骨损失,目前可以使用磁共振成像(MRI)清楚地观察到这种影响。在此背景下,膝关节软骨和周围骨骼的分割是近年来变得相当重要的问题。研究的一个主要方向是利用软骨分割来开发针对骨关节炎不同阶段的生物标志物。此外,基于计算机的膝关节植入物手术规划需要骨骼和软骨的分割。其他应用包括通过有限元对膝盖进行建模,以预测关节运动学或了解健康关节的自然变化和生理效应。

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