利用深度学习技术，分析图像与视频，并且将之应用在诸如自动驾驶，无人机等等领域已经成为最新研究方向。在最新的一篇名为“A Neural Algorithm of Artistic Style”[1508.06576] A Neural Algorithm of Artistic Style中，作者描述了一种新的方式，从艺术作品中获得，并且应用到图像中，生成新的图像。另外，在 “Generative Adversarial Networks” [1406.2661] Generative Adversarial Networks(GAN) and “Wasserstein GAN” https://arxiv.org/pdf/1701.07875.pdf文章中，作者提出了新的模型，这些模型能够生成，类似于我们给出的原始数据。至此开启了半监督学习的新世界，并且为半监督学习铺平了道路。
【AI100 导读】当下深度学习的研究领域仍然停留在通用图像的层面上，但我们的目标是将这些研究应用于医学图像，提升医疗保健行业的服务水平。在这篇文章中，作者会从图像处理的基础知识、医学图像格式方面的基
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
今天将给大家分享医学图像读取，包括dicom图像和非dicom图像，图像的存储以及修改图像信息后产生的变化结果，最后再介绍如何将SimpleITK的图像数据与Numpy的数据进行互相转换。
AI 研习社按：本文由图普科技编译自《Medical Image Analysis with Deep Learning 》，雷锋网(公众号：雷锋网)独家首发。 近年来，深度学习技术一直都处于科研界的前沿。凭借深度学习，我们开始对图像和视频进行分析，并将其应用于各种各样的设备，比如自动驾驶汽车、无人驾驶飞机，等等。 《A Neural Algorithm of Artistic Style》是一篇最新发表的研究性论文，论文向我们介绍了如何将一种风格和气质从艺术家身上转移至一张图像，并由此创建出另一张新图像。
使用 pydicom.dcmread() 函数进行单张影像的读取,返回一个pydicom.dataset.FileDataset对象.
DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）即医学数字成像和通信，是医学图像和相关信息的国际标准（ISO 12052）。它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式，可用于处理、存储、打印和传输医学影像信息。DICOM可以便捷地交换于两个满足DICOM格式协议的工作站之间。目前该协议标准不仅广泛应用于大型医院，而且已成为小型诊所和牙科诊所医生办公室的标准影像阅读格式。 DICOM被广泛应用于放射医疗、心血管成像以及放射诊疗诊断设备（X
选自Medium 作者：Taposh Dutta-Roy 机器之心编译 运用深度学习技术进行图像和视频分析，并将它们用于自动驾驶汽车、无人机等多种应用场景中已成为研究前沿。近期诸如《A Neural Algorithm of Artistic Style》等论文展示了如何将艺术家的风格转移并应用到另一张图像中，而生成新的图像。其他如《Generative Adversarial Networks》（GAN）以及「Wasserstein GAN」等论文为开发能学习生成类似于我们所提供的数据的模型做了铺垫。因此
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。
对与深度学习相关的医疗保障工作而言，2017 年的 “Nvidia GTC 大会” 绝对是一个绝佳的信息来源。在大会上，有诸如 Ian GoodFellow 和 Jeremy Howard 的深度学习专家分享了他们对深度学习的见解；还有一些顶级医学院（例如西奈山医学院、纽约大学医学院、麻省综合医院等）和 Kaggle 在大会上介绍他们的建模战略。 在上一篇文章中，我们谈论了深度学习相关的基本内容。本文，我们将关注于医学图像及其格式。 本文分为三个部分——医学图像及其组成、医学图像格式和医学图像的格式转换
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
医学影像是由磁共振成像（MRI），计算机断层扫描（CT）和正电子发射断层扫描（PET）等系统产生的。它们通常是三维的，有时还具有随时间或方向而变化的维度。除此之外还包含其他很多信息。这些信息和影像通常是通过几种专用格式存储的。
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。
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。
CTK 为支持生物医学图像计算的公共开发包，其全称为 Common Toolkit。
这是我有关DICOM标准的系列文章的一部分。在我们开始本教程之前，请快速浏览一下我之前的文章“ DICOM标准简介”，以简短，快速地介绍该标准。请注意，本教程假定您知道Java（或任何等效的面向对象的语言，如C＃或C ++）。
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：
文章和代码以及样例图片等相关资源，已经归档至【Github仓库：digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。 文章目录 图像显示 图像文件输入/输出 图像算术 几何变换 图像匹配 像素值及统计 图像分析（包括分割、描述和识别） 图像压缩 图像增强 图像噪声 线性和非线性空间滤波 线性二维滤波器设计 图像去模糊（复原） 图像变换 小波 领域和块处理 形态学操作（亮度和二值图像） 形态学操作（二值图像） 结构元素（STR
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.
现代数字成像技术带来了大量的创新和巨大的有用的应用。从医疗研究到达的那一刻起，医生就可以在他们的工作站上，甚至是在医疗中心以外的地方通过移动设备轻松方便地看到高质量的成像系列。联合图片存档和通信系统（PACS）可以从多个登记处收集病人的全部历史，并通过电子邮件向病人发送摘要。在几秒钟内，计算机辅助诊断系统通过人工智能提供对临床病例和第二意见的洞察力，以帮助决策支持过程。
DICOM(DigitalImaging andCommunications inMedicine)是指医疗数字影像传输协定，是用于医学影像处理、储存、打印、传输的一组通用的标准协定。它包含了文件格式的定义以及网络通信协议。DICOM是以TCP/IP为基础的应用协定，并以TCP/IP联系各个系统。两个能接受DICOM格式的医疗仪器间，可通过DICOM格式的文件，来接收与交换影像及病人资料。
需要根据时间删除这个目录下的文件，/home/lifeccp/dicom/studies，清理掉20天之前的无效数据。
今天将分享对比增强CT肝脏分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
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
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。
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
示例效果图 ---- Github项目 1. chestdetect python实现，numpy, skimage, PIL, cv2实现的检测，代码很短，优先加进来试试效果。 2. Lung-Nodule-Detection matlab实现，转成python试验。项目中步骤如下： segmentation: 形态学操作 morphological operation preselection: 用threshold去除血管和大部分非结节部分，减少误判 feature extraction:
预备知识：DICOM的常用Tag分类和说明 具体分析： LIDC-IDRI肺结节公开数据集Dicom和XML标注详解 LIDC-IDRI肺结节Dicom数据集解析与总结 使用Python对Dicom数据解析示例如下： (0008, 0005) Specific Character Set CS: 'ISO_IR 100' (0008, 0008) Image Type CS: ['ORIGINAL', 'PRIMARY', 'A
去年的时候，我一个在芝加哥比我小几级的南京大学校友去世了。乳腺癌，发现得晚了，才 34 岁，留下了一个 4 岁的孩子。非常可惜。想想能不能做点什么事情可以帮助大众来提高乳腺癌的早期检测成功率。因为如果在 stage 1 发现乳腺癌的话，5 年存活率是 99%。
在前面的文章中，我分享过关于生成3D人体模型的案例。当时还是用第三方工具（Invesalius和3dMax2012）来建模的，但是第三方工具包里面的分割方法不仅很有限，而且还没法进行算法修改，此时只能进行相应分割算法开发。今天我就分享一下如何生成人体骨骼和肺组织的三维模型。
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。
在前面的文章中，我分享过关于生成3D人体模型的案例。不过那时还只是算法流程上的实现验证，当算法验证成功后，还需要将算法融入到软件界面（UI）上来呈现。
在进行深度学习之前，我们需要图像进行一些预处理操作，其中配准是很重要的一环，以下将介绍使用软件3D Slicer来进行图像配准
Invesalius是专门应用于医学图像3D重建，输入数据必须是一个序列的2D的DICOM图像，可以是CT或者是MRI序列，输出的是3D表面轮廓，该工具就是为生成解剖学的物理模型而做准备的。该软件在Windows，Linux和MAC中兼容，使其易于实施。下载地址：https://www.cti.gov.br/pt-br/invesalius#download。
相关文章：LIDC-IDRI肺结节公开数据集Dicom和XML标注详解 ---- 一、数据源 训练数据源为LIDC-IDRI，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。该数据是由美国国家癌症研究所(National Cancer Institute)发起收集的，目的是为了研究高危人群早期癌症检测。 该数据集中，共收录了1018个研究实例。对于每个实例中的图像，都由4位经验丰富的胸部放射科医师进行两阶段的诊断标注。在第一阶段，每位医师分别独立诊断并标注病患位置，其中会标注三中
转载|雷锋网 作者|井三胖 2013年的夏天，Pamela Shavaun Scott每天的无时无刻不都在经历着难以忍受的头痛，已经到了整夜无法安然入睡的地步。于是Scott进行了首次磁核共振成像检查（MRI），放射科医师们发现她的脑内存在一个直径约为1英寸的肿块，但专家们表示这并不是致命的肿瘤，也没有采取过多的干预治疗。 就在三个月后，Scott又去做了第二次磁核共振检查，不过这次专家们说出了一个不幸的消息：Scott的脑内肿块已经增长到直径1厘米大小，并且很有可能发展成为恶性肿瘤。在这次检查之前，Sco
图像压缩的研究起源于20世纪40年代。1948年香农的经典论文《通信的数学原理》中首次提到信息率深圳函数的概念，1959年他又建立了率失真理论，从而奠定了信源编码的理论基础。随后伯杰等人有对其进行了深入的研究，并取得了一定的进步，一些研究人员逐渐开始对声音、文字和图像信号的压缩技术进行了研究。
医生专家的手动标注是医学影像AI研究的基石。标注软件需要尽可能节省医生手动标注的耗时，减少医生标注的痛苦，并帮助医生提高标注的质量与一致性。作为首款国产一站式医学影像标注软件，Pair软件具备专业便捷、通用易用且智能化的特点。自2020年公开以来，Pair收获了诸多肯定与批评反馈，实现了持续的迭代优化与智能化再升级。此次将对Pair在2021年的重要更新做系统整理与呈现。Pair软件的核心功能亮点如下：
PACS系统源码在预约登记、分诊叫号、技师检查、诊断报告、临床浏览、科室管理等环节满足全院相关科室的要求。在医学影像下载、浏览、处理中满足速度快、强化常用功能、方便阅片等要求。满足放射、超声、内镜、病理等影像科室的业务需求。通过与HIS、LIS等系统的无缝对接，为医院整体信息化建设提供应有的系统服务。图片一、PACS主要功能：1.登记与预约2.图像采集与处理3.多种高级影像后处理4.诊断编辑与报告打印图片5.病历管理与检索6.科室管理与统计分析7.系统设置与数据安全8.系统兼容性与扩充性图片二、系统功能特点
AI 研习社按，在数据分析秘籍在这里：Kaggle 六大比赛最全面解析（上）一文中，AI 研习社介绍了结构化数据和 NLP 数据的处理方式，其中包括对 Titanic，房价预测，恶意评论分类，恐怖小说家身份识别四个比赛的详细分析。
影像阅片是PACS最核心的部分，主要用来给医生提供调阅影像和影像处理，基础功能一般厂商都有，比如序列、旋转、放大缩小、标注、窗宽调整、四角信息设置、定位线、比例尺、测量、裁剪、伪彩等等，三维重建是一个亮点功能，很多厂商目前由于技术瓶颈尚未实现。这套PACS系统源码是带三维重建和还原的，是符合市场需求的PACS系统。
本文来自于《 nature machine intelligence》。作者Rohan Shad是Hiesinger实验室心胸外科系博士后研究员。他和团队为心血管成像（超声心动图和心脏 MRI）构建新型计算机视觉系统，并且使用转录组学和蛋白质设计研究心脏病的潜在机制，为严重心力衰竭患者设计设备。
http://academictorrents.com/details/80ecfefcabede760cdbdf63e38986501f7becd49
AI 研习社按：本文由图普科技编译自《Medical Image Analysis with Deep Learning Part2》，是最近发表的《深度学习下的医学图像分析（一）》的后续文章。雷锋网
将图像拖放到代码行或公式行中；应用复杂的图像处理算法；在一个系统中，通过一个集成的工作流程，就可以分析、可视化和生成交互式应用程序。
今天将分享BraTS2023脑转移分割挑战赛完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/117409037
NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。
一、numpy简介 numpy官方文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20190307135750 numpy是Python的一种开源的数
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