用于医学成像的Wolfram解决方案

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医学成像解决方案为图像处理和应用程序开发提供了完整的集成工作流程，并具有GPU计算、并行处理和核外技术的速度和性能优势。

Wolfram的优势

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数据并探究体积内部

•创建用于计算机辅助诊断或肿瘤检测的模式识别算法

•开发和模拟射频脉冲序列

•将成像测量结果与生物学模型进行比较

•扫描细胞样本是否有异常

•研究跑步者的视频，以提高他们的运动效率

•对CT切片进行模糊处理并消除MRI背景中的不均匀性

•实时捕获和处理来自成像设备的图像

•分析实验室生长的组织中的纤维取向，以确定其强度

•使用非侵入性技术研究心脏，降低患者风险

•部署web应用程序以进行远程诊断

Wolfram如何比较

您当前的工具集是否具有这些优势？

•在单个文档中完成完整的集成图像处理工作流程

Matlab需要购买额外的工具箱以进行图像处理，并打开多个窗口以处理多个图像

•在任何平台上都有广泛的内置图像处理功能

ImageJ需要下载和安装由各种来源创建的插件才能使用全部功能；OsiriX仅适用于Mac操作系统

•程序、函数和基于规则的编程范例，再加上易于识别的功能名称，创建了高效的编程环境

Matlab和其他程序主要使用过程语言，创建更长的代码，并使用缩写函数名，这些函数名不能直观地表明其含义

•方便地将图像直接拖放到输入行中以应用图像处理功能

独有的Wolfram技术

•交互式视觉工作流程的集成环境

C，C ++和其他语言要求您在图形窗口和文本输入之间切换以可视化和处理图像

主要功能

Wolfram语言包括用于计算、建模、可视化、开发和部署的数千个内置函数»

医学成像的特定功能：

•高效、强大的可编程性，可用于图像的批处理，解释专有数据格式，快速制作新图像处理算法的原型等»

•用于识别形状和区域的二进制、形态和其他图像分割算法，以及用于图像特征的形状和颜色分析的功能»

•数学形态变换和分析，包括查找分支点、骨架、距离变换等»

•立即检测或提取诸如边缘、拐角和一般关键点之类的特征以注册和比较图像»

•针对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»

•连接到Java图像处理库或与现有的C / C ++代码集成