后缀： .dcm、.DCM Dicom中规定的坐标系是以人坐标系为绝对坐标系的，规定X轴正向指向病人的左侧，Y轴正向指向病人的背部，Z轴正向指向病人的头部。但是，坐标点的位置，每个厂商都有自己的看法 下图展示了成像过程中对应的坐标系 成像坐标系
为了能够在Labelme上对Dicom图像进行编辑，这里对python环境下Dicom文件的读取进行了研究。在Dicom图像中CT的窗宽窗位是一个很重要的概念，但是找了半天在pydicom中没有相关设置函数，这里跟DCMTK还不一样。但是可以根据两个tag得到CT图像的CT值，那就是（0028|1052）：rescale intercept和（0028|1053）：rescale slope。则按照下面的算子得到CT图像，进而就可以调整窗宽窗位了
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。
对话式 AI (聊天机器人)涉及到三个维度的问题：(1)语言技能(2)知识获取(3)对话行为。 这三者虽然强相关，但人类大脑通过单独的实验，在不同的时间段内，可能使用不同的神经区域来获得这些优点。 因此，开发整个过程的计算机模型也需要一些单独的处理和分布式方法。 深度学习提供了一个看上去可行的模型。 但是，它会在一个单一的模式下将所有数据都集成到大量的数据需求中。 这也与我们如何通过阅读学习相矛盾。和深度学习不同，我们每次阅读新文章时，显然不会重新学习语言技能。语言和知识能否分开处理，使后者的成长不需要与前
在本系列前面的帖子中，我们连续梳理了Netflix、YouTube、Beamr、EuclidIQ、Bitmovin、Harmonic及V-Nova在CAE(Content Aware Encoding
以上这篇使用SimpleITK读取和保存NIfTI/DICOM文件实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
确定孤立性局灶性肌张力障碍患者功能异常的感觉运动脑网络的相互作用方向与脑区间的影响。
python 实现pacs功能 推送下拉影像 dcmtk关联pacs技术笔记： 简介 1、dcmtk关联pacs的参数介绍 2、dcmtk命令介绍 3、演示工具的功能 4、说明使用的技术 5、遇到的问题 6、工具目前存在的缺点 dcmtk关联pacs的参数介绍：远程pacs说明参数如何添加 需关联的PACS系统信息参数 [被呼叫主机ip] 192.168.10.19 [被呼叫主机pacs系统AE] ebm-pacs [被呼叫主机pacs系统port] 105 [pacs系统电脑账号] dn [pacs系统
博客地址：http://zhwhong.ml/2017/03/27/LIDC-Dicom-data-and-XML-annotation-parse/ 相关文章：LIDC-IDRI肺结节Dicom数据集解析与总结 github参考：zhwhong/lidc_nodule_detection ---- 数据来源 数据集采用为 LIDC-IDRI （The Lung Image Database Consortium），该数据集由胸部医学图像文件(如CT、X光片)和对应的诊断结果病变标注组成。该数据是由美
今天给大家介绍在R语言中可以读取 dicom 数据的 R 语言包oro.dicom。首先，我们看下包的安装：
现代应用无时无刻不在与数据打交道，数据计算无处不在，报表统计、数据分析、业务处理不一而足。当前数据处理的主要手段仍然是以关系数据库为代表的相关技术，虽然使用高级语言（如Java）硬编码也能实现各类计算，但远不如数据库（SQL）方便，数据库在当代数据处理中仍然发挥举足轻重的作用。
使用 pydicom.dcmread() 函数进行单张影像的读取,返回一个pydicom.dataset.FileDataset对象.
对于FPGA工程师来说，DCM/DLL/MMCM/PLL这些词简直每天都能看到，但很多人并不是很清楚它们之间的差异。
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DCM 是什么 现代应用无时无刻不在与数据打交道，数据计算无处不在，报表统计、数据分析、业务处理不一而足。当前数据处理的主要手段仍然是以关系数据库为代表的相关技术，虽然使用高级语言（如 Java）硬编码也能实现各类计算，但远不如数据库（SQL）方便，数据库在当代数据处理中仍然发挥举足轻重的作用。 不过，随着信息技术的发展，存储与计算分离、微服务、前置计算、边缘计算等架构与概念的兴起，过于沉重、封闭的数据库在应对这些场景时越来越显得捉襟见肘。数据库要求数据入库才能计算，但面对丰富的多样数据源时，数据入库不仅效
选自Medium 作者：Taposh Dutta-Roy 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、李泽南 今年 3 月，英伟达的 GTC 2017 大会上展示了很多深度学习技术在医疗领域中的卓越工作。Ian GoodFellow、Jeremy Howard 以及其他的深度学习专家都分享了他们对深度学习的见解。顶尖的医科学校（例如西奈山医院、纽约大学、麻省综合医院等）以及肺癌 BOWL 的获奖者 Kaggle 一起解释了他们的建模策略。回顾我们的系列文章，在上一篇文章中，我们讨论了在文本和图像数据上的
点击“思影科技”四个小字，立刻开辟脑科学学习新天地，全干货，没广告，人帅，技术强，来一份没有中间商赚差价的知识大餐。如果你给个转发，我们就是真爱（true love)。
在 Xilinx 的 FPGA 中，时钟管理器称为 Clock Management ，简称 CMT 。常用到的 DCM / PLL / MMCM 都包含在 CMT 中。
基于多组学联合的研究已经成为诸多CNS及子刊等高分文章的设计思路，“蛋白+代谢”联合作为“打通机制与表型的研究”，能够系统描绘蛋白至代谢的调控过程，挖掘关键蛋白与代谢物上下游调控通路，已应用于疾病机制、标志物发现、药物研发、植物生理等诸多领域。
文章标题：Key Cell Types and Biomarkers in Heart Failure Identified through Analysis of Single-Cell and Bulk RNA Sequencing Data【整合单细胞和bulk RNA数据确定心力衰竭中的关键细胞类型和生物标志物】
” “音视频+无限可能”是一扇 LiveVideoStackCon面向新兴领域开启的大门，在移动互联网红利消失、内卷的局面下，智能车、制造、金融、医疗、出海等新兴领域还在迫切追寻新技术带来的增值。在“音视频+无限可能”，提前看到新机会、新案例、新实践。 5月20日-21日，LiveVideoStackCon 2022 上海站，和你一同开启通向未来的大门。 视频编解码性能优化与实现 视频编解码技术不断迭代的背后，是来自人们对交互体验提出更高清、更沉浸、更低延时的更高要求。为了满足人们对视频的需求，各大厂家对H
今天我们给大家介绍一个传染病模拟的模型包EpiModel。此包提供了三种疾病传播模型：确定性，划分模型（DCMs）、随机个体接触模型（ICMs）和随机网络模型。首先我们看下包的安装：
心力衰竭(HF)是一种慢性进行性综合症，死亡率很高。HF是一种严重的心功能障碍，其特征是射血功能或心室充盈功能受损，或两者兼而有之。心衰给卫生保健系统带来了相当大的负担，而且发病率的上升与多种因素有关：年龄、肥胖、高血压、糖尿病、缺血性心脏病、合并症、遗传、环境等，使其难以预测。
近日，来自澳洲墨尔本国家青年心理健康中心的Christopher G. Davey 等人在AJP期刊（The American Journal of Psychiatry）上发文，介绍了一项与抑郁症相关的动态因果模型DCM的工作，发现其症状与内侧前额叶皮质的连接具有一定的相关性。抑郁症的一个重要特征是自我的不安感，其中，内侧前额叶皮层在自我评估过程中起着重要的作用，其和抑郁症有重要的关系，为了探寻该区域的功能变化机理，这项工作对抑郁症自我评估过程中的内侧前额叶皮质活动进行研究。 作者采用动态因果网络模型，基
DCM 共由四部分组成，如图12-6 所示。其中最底层仍采用成熟的DLL 模块；其次分别为数字频率合成器（DFS，Digital Frequency Synthesizer）、数字移相器（DPS，Digital PhaseShifter）和数字频谱扩展器（DSS，Digital Spread Spectrum）。不同芯片模块的DCM 输入频率范围是不同的，例如：Virtex -4SX 系列芯片，低输入模式的外范围为1~210MHz，高输入模式的范围为50~350MHz；而Spartan 3E 系列低、高两种
可以看出，CCM的特点是负载电流一直大于0，BCM的特点是负载电流可等于0，DCM的特点是负载电流可等于0且保持为0，负载电流之所以不能小于0是因为有二极管存在。
fMRI因为能够提供对大脑功能的独特洞察而受到医生和研究人员的广泛欢迎。然而，我们必须考虑多种技术因素，从实验设计到数据采集、数据处理以及方法的内在限制，以优化fMRI分析并对数据作出最准确和最有根据的解释。实际研究过程中，研究者/临床医生必须从许多可用的选项中选择每个阶段最合适的软件工具。在这里我们提供简单的指南，包含主要的分析阶段，每个阶段涉及的技术和工具。这份指南旨在作为神经成像社区的资源，帮助新手克服最关键的困难。本文由葡萄牙学者发表在Frontiers in Neuroscience杂志。
原语，其英文名字为Primitive，是Xilinx针对其器件特征开发的一系列常用模块的名字，用户可以将其看成Xilinx公司为用户提供的库函数，类似于C++中的“cout”等关键字，是芯片中的基本元件，代表FPGA中实际拥有的硬件逻辑单元，如LUT，D触发器，RAM等，相当于软件中的机器语言。在实现过程中的翻译步骤时，要将所有的设计单元都转译为目标器件中的基本元件，否则就是不可实现的。原语在设计中可以直接例化使用，是最直接的代码输入方式，其和HDL语言的关系，类似于汇编语言和C语言的关系。 Xilinx公司提供的原语，涵盖了FPGA开发的常用领域，但只有相应配置的硬件才能执行相应的原语，并不是所有的原语都可以在任何一款芯片上运行。在Verilog中使用原语非常简单，将其作为模块名直接例化即可。本节以Virtex平台介绍各类原语，因为该系列的原语类型是最全面的。其它系列芯片原语的使用方法是类似的。 Xilinx公司的原语按照功能分为10类，包括：计算组件、I/O端口组件、寄存器和锁存器、时钟组件、处理器组件、移位寄存器、配置和检测组件、RAM/ROM组件、Slice/CLB组件以及G比特收发器组件。下面分别对其进行详细介绍。 在Vivado 中可以打开所有支持的原语，位置如下：
在使用QuartusII设计Altera的FPGA时，对于时钟的考虑一般很少。我们想得到一个固定频率的时钟，无非就是将晶振从某个时钟管脚输入：若晶振频率即为期望频率，则可以直接使用；若与期望频率不符，则调动IP核生成PLL，配置PLL的输出为期望频率即可。可是若将FPGA换为Xilinx系列，在ISE环境中设计时，时钟的使用就没那么简单了，尤其是在设计复杂工程时，全局时钟系统的设计显得尤为重要。
主要包括PLL原理、DLL原理和DCM原理，应用可能只会简单说一说，具体以原理为主。
来源：蘑菇先生学习记 NewBeeNLP https://zhuanlan.zhihu.com/p/606364639 本文约5800字，建议阅读11分钟 本文浅谈对多模态模型的新的认识。 最近ChatGPT风头正劲，但只能理解文字或多或少限制其才华的发挥。得益于Transformer在NLP和CV领域的大放异彩，多模态近几年取得了非常大的进步。但之前的工作大多数局限在几个特定的，比如VQA，ITR，VG等任务上，限制了其应用。 最近，Junnan Li大佬挂出了他最新的杰作BLIP2。让我对多模态模型有
Intel 4790K的主频是4.0GHz，高通801的单核频率可达2.5GHz，A8处理器在1.2GHz，MSP430可以工作在几十MHz……这里的频率的意思都是类似的，这些处理器的频率都是厂商给定的。但是对于FPGA的工作频率而言却往往需要我们自己决定，在产品的设计初始就需要考虑FPGA工作在哪个频率，譬如250MHz。这个取值并不是瞎确定的，譬如如果定在1GHz，那显然是不可能的，有一本叫《XXXXX FPGA Data Sheet DC and Switch Characteristics》的手册给出了FPGA各个模块的直流供电特性和最高工作频率。这里给出的是理论工作上限制，Virtex-5各个模块工作频率最高大概在400-500MHz之间。当然还要考虑FPGA的输入clk了，即使有DCM等模块分频倍频，一般也不会选择一个很奇怪的分频比。
FPGA器件的需求取决于系统和上下游（upstream and downstrem）设备。我们的设计需要和其他的devices进行数据的交互，其他的devices可能是FPGA外部的芯片，可能是FPGA内部的硬核。
适应性社会行为和心理健康不仅依赖于对情绪表达的识别，而且依赖于对情绪缺失的推断。虽然承销情绪感知的神经生物学已经得到了很好的研究，但在社会信号中检测缺乏情绪内容的机制仍在很大程度上是未知的。在这里，使用大脑有效连接的先进分析，我们揭示了区分中性和情感的肢体语言的大脑网络。数据显示，相对于情绪性肢体语言，右侧杏仁核和小脑蚓中线更活跃。最重要的是，杏仁核和脑岛之间的有效连接预测了人们识别没有情绪的能力。这些结论在很大程度上扩展了当前的情绪感知概念，表明在识别肢体语言阅读中缺乏情绪时，使用了边缘有效连接。此外，通过提供肢体语言阅读和边缘通路之间缺失的环节，该结果可能会促进对抑郁症或精神分裂症中过度情绪化的社会信号的理解。因此，这项研究为从动物模型到神经精神疾病患者社会认知和潜在的小脑网络的多学科研究开辟了一条道路。
本周在技术交流群中有群友抛出这么一个问题：反激电源MOS D-S之间电压波形产生的原因？
OpenStack facilates users to provision and manage cloud services in a convenient way, including compute instances, storage and network. Meanwhile, data center requires a converged, uniformed management solution to provision, monitor, manage and diagnostic servers, and even collaborate seamlessly with other existing IT solution.This data center manager addresses this requirement by providing an open-source, easy-to-customizing, converged management solution based on OpenStack technologies, plugin mechanisms.
他励磁电机由DCM作为外部励磁装置，S120的CU320作为控制单元来控制电机的运行。电机的编码器使用的是2500线的HTL的编码器。
” 8月5日-6日，LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 上海站，和你一同开启通向未来的大门。 视频编解码性能优化与实现 视频编解码技术不断迭代的背后，是来自人们对交互体验提出更高清、更沉浸、更低延时的更高要求。为了满足人们对视频的需求，各大厂家对H.266、AV1等标准的编码器进行不断的研发与优化落地；除此之外，由于不同的视频内容以及不同的带宽特点，视频编码技术工作者们在针对特殊场景的编码优化中也在不断深耕。人、视频、编码标准，在这个需求闭环中，视频编解码技术无疑是串联整个闭环中的
1.Nature neuroscience：中科大研究团队发现慢性疼痛疾病的共患抑郁症状的神经环路
前面提到，已经有两家公司通过宏转录组(Metatranscriptomics)测序检测肠道微生物，面向消费者提供检测服务。对宏转录组充满了好奇，有这样的比方说，宏基因组可以告诉我们这个微生物群落可能有什么样的功能（潜能），宏转录组就是告诉我们群落正在做什么，相比宏基因组的眉毛胡子一把抓，宏转录组是更针对当下的结果。由于测序的目标序列少了很多，结果不是变态大，对计算机的配置要求也相对降低。苦于想学宏基因组暂时没有服务器的我，就退而求其次试试宏转录组了，相信不会让我失望。之前学习过单转录组数据的分析，一般的笔记本（双核，8g ram）扛了下来。鉴于中文网络上能找到的宏转录组教程基本没有，只在Github上搜索到两个，选其中一个学习下。
这个共识，也正是维港投资等全球顶级投资机构，押注Bakkt的原因。他们押注的是下一个时代的纽交所。
在做数字压力开关项目时，电源输入要求是12V~24V±10%，系统内需要5V和3.3V的电源，这时提供了三个方案从中选择，方案一：使用24V-5V和5V-3.3V的LDO线性稳压芯片。方案二：使用24V-12V，12V-5V，5V-3.3V种LDO线性稳压芯片。方案三：使用24V-5V开关稳压芯片和5V-3.3V的线性稳压芯片。
面部处理支持我们识别朋友和敌人、形成部落和理解面部肌肉组织变化的情感含义的能力。这一技能依赖于大脑区域的分布式网络，但这些区域如何相互作用却知之甚少。在这里，作者将解剖学和功能连接测量与行为测定相结合，创建一个面部连接体的全脑模型。本文分析了关键特性，如网络拓扑结构和纤维组成。作者提出了一个有三个核心流的神经认知模型;沿着这些流的面部处理以平行和交互的方式发生。虽然远距离白质连接通道很重要，但面孔识别网络主要是短距离白质纤维。最后，本文提供的证据表明，众所周知的面部处理的右侧偏侧来自于大脑半球内和半球间的连接不平衡。总之，人脸网络依赖于高度结构化的纤维束之间的动态通信，从而支持行为和认知的连贯的人脸处理。这篇文章发表在期刊Nature Human Behavior杂志上。
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。像素的数量是用来描述某一成像设备下的医学成像的，同时也是描述解剖及其功能细节的一种表达方式。像素所表达的具体数值是由成像设备、成像协议、影像重建以及后期加工所决定的
2.需要的元器件如下： 元器件：开关管T、续流二极管D、储能电感L、滤波电容C、负载电阻R 输入电压：Ui 输出电压：Uo 特性：Ui>Uo
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
经颅磁刺激（transcranial magnetic stimulation, TMS）是一种非侵入性调节大脑活动和行为的方法，但是其效果在不同的研究和个体之间仍然存在很大差异，从而限制其在研究或临床中的大规模应用。本文中作者发现低频TMS刺激对感知（sensory）区域和认知（cognitive）区域的功能连接有相反的影响，进而通过生物物理模型确定了这些区域特异性作用的神经机制：额叶皮层的TMS刺激减弱了局部抑制（local inhibition）并破坏了前馈（feedforward）和反馈（feedback）连接，而枕叶皮质的TMS刺激增强了局部抑制及正向信号传导。
导致故障F60300(换相故障)的原因众多，如电源质量问题，参数设置问题，电机绝缘问题，装置硬件问题等等，本文为第一部分主要介绍一些基本概念。
癌症图像档案 （The Cancer Imaging Archive，TCIA）是一项可以de-identify和托管可供公众下载的大量癌症医学图像的服务。
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