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。
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。
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
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：
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。
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。
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
【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
我们不能把新的算法、数据都放在自己的腰包里。如果中国未来想做好AI，一定要打开这个壁垒。在安全的前提下，医生团队奉献数据，算法团队奉献算法，在一个公开公平的情况下，大家互相交流才能够碰撞出更多的火花。
使用 pydicom.dcmread() 函数进行单张影像的读取,返回一个pydicom.dataset.FileDataset对象.
时常会听到圈内的朋友抱怨"学不动了"。确实如此，前端技术的横向发展和迭代速度实在是太快了，然而人的精力却是有限的，在中高级的技术进阶阶段，广撒网式的学习方式往往会适得其反。那些调侃程序员的中年危机的段子，说不好哪天真的变成了现实，那么前端er到底该如何构建自己的技术护城河？
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
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：
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。
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
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
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。
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。
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
MIMIC数据库就是一个可为临床研究者提供临床数据的利器。 该数据库于2003年在美国国立卫生研究院的资助下，由美国麻省理工学院计算生理学实验室、美国哈佛医学院贝斯以色列女执事医疗中心(Beth Israel Deaconess Medical Center，BIDMC)和飞利浦医疗公司共同建立。
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。
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
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。
颅内出血（颅骨内出血）是医疗领域严重的健康问题，需要快速且经常进行密集的医学治疗。在美国，颅内出血约占中风的10％，其中中风是导致死亡的第五大原因。在医学界，识别任何出血的位置和类型是治疗患者的关键步骤。现在的情况下需要医生或者是训练有素的专家对于病人的颅骨的医学影像进行查看并找出出血的位置从而判断出具体的出血亚型。通常这个过程很复杂、很耗时间而且会浪费很多的人力物力。所以急需一种图像处理的方法来根据医学影像来检测是否有颅内出血的现象以及具体的颅内出血的类型（亚型）。
医学影像学Medical Imaging，是研究借助于某种介质（如X射线、电磁场、超声波等）与人体相互作用，把人体内部组织器官结构、密度以影像方式表现出来，供诊断医师根据影像提供的信息进行判断，从而对人体健康状况进行评价的一门科学，包括医学成像系统和医学图像处理两方面相对独立的研究方向。
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。
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
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
TCIA is a service which de-identifies and hosts a large archive of medical images of cancer accessible for public download. The data are organized as “Collections”, typically patients related by a common disease (e.g. lung cancer), image modality (MRI, CT, etc) or research focus. DICOM is the primary file format used by TCIA for image storage. Supporting data related to the images such as patient outcomes, treatment details, genomics, pathology, and expert analyses are also provided when available.
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
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。
随着科技的飞速进步，机器学习正逐步成为医疗健康领域的一股强大动力，引领着从诊断到治疗整个流程的智能化革命。在传统的医疗体系中，许多诊断与治疗的过程都依赖于医生的个人经验和专业知识，这不仅对医生的技能要求极高，同时也存在着一定的主观性和误差风险。然而，机器学习技术的引入，正以其独特的数据驱动和自学习能力，为医疗健康领域带来了前所未有的变革
http://academictorrents.com/details/80ecfefcabede760cdbdf63e38986501f7becd49
翻译 | 张建军 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【人工智能头条导读】今年 1 月，斯坦福吴恩达团队开源了 MURA ，这是一个骨骼 X 光片的大型数据集，总共有 40561 份多视图放射线影像。近日，吴恩达团队在这个数据集的基础上发起了一项深度学习挑战赛，想挑战的同学来试试自己的水平吧。 报名地址： https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/mura/ ▌什么是 MURAMURA（MUsculoskeletal Radiogr
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。
MPR(Multi-Planar Reformatting)，多平面重建，是将扫描范围内所有的轴位图像叠加起来再对某些标线标定的重组线所指定的组织进行冠状、矢状位、任意角度斜位图像重组。MPR适用于任一平面的结构成像，以任意角度观察正常组织器官或病变，可以显示腔性结构的横截面以观察腔隙的狭窄程度、评价血管受侵情况、真实地反映器官间的位置关系等。
内容提要：自新冠疫情在全球肆虐以来，黑客成了最活跃的群体，可谓嚣张至极。WHO、CDC 等权威机构都先后遭到入侵，辅助新冠肺炎诊断的医疗公司也未能幸免。
“去拍个片子吧。”这是去医院看病常常能听到的话。现代医学诊断越来越倚重影像，专业医疗科学网站估计：医疗数据中有超过90%的数据来自于医学影像。然而，即便设备产生了高精度的大量影像，针对这些数据的分析，现在主要还是靠人工完成，人都是要犯错的，所以误诊难以避免。这点中外概莫能避，从影像误诊人数来看，美国每年的误诊人数达到了 1200 万，中国每年误诊人数高达 5700 万。
但是在AI的诊断结果逐渐接近专业医师之后，AI诊断使用的医学影像数据又该如何处置呢？
今天将分享CT纵隔淋巴结定量分割完整实现版本，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。
现在的互联网智慧医疗系统拥有强大的技术优势，支持连接政府、医疗服务机构、医药研发与流通、康养等，构建医疗大健康产业云生态，助力数字化升级。【数商云】医疗系统平台开发服务商依托基础设施能力、人才优势与大数据、人工智能等技术积累，助力医疗大健康产业智慧化升级。我们拥有丰富的产品及解决方案，整合各大互联网技术渠道、视频和支付等产品及合作伙伴的产品服务，为互联网全医疗医药行业提供全流程的医疗大健康解决方案。基于【数商云】公司互联网技术与服务，建立机构与机构之间、机构与用户之间的强连接，助力全方位、全生命周期的智慧医疗管理系统大健康产业发展。通过构建全链条产业生态来打造开放式远程医疗系统平台，构建覆盖医疗、康养、医药、器械、流通、保险、服务等全链条的医疗大健康生态。
数字图像： 被定义为一个二维函数，f(x,y)，其中x,y代表空间坐标，f代表点（x,y）处的强度或灰度级。和普通的笛卡尔坐标系有区别，在计算机中坐标系左上角为原点：
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 ++）。
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:
大数据文摘作品 编译：闫雨莹 斯坦福大学ML Group昨天发布了一个新的数据集——MURA。据官网信息，这一数据集由自12,173名患者的14,863项研究组成，总共包括了40,561张多视角肌肉骨骼X光片。 MURA官网链接： https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/mura/ 此外，斯坦福还在这个数据集的基础上发布了举办深度学习挑战赛的消息，目的十分明确：你的算法能不能打败放射科医生？ 不管是数量还是质量，这一最新发布的数据集都非常优质，斯坦福教授
PTSD（创伤后应激障碍）和MDD（重度抑郁症）均为常见且伴有重要精神症状和心理社会失能的精神障碍。PTSD和MDD经常共病，高达50%的PTSD患者也被诊断患有MDD。PTSD和MDD这两种精神障碍，经过标准化的治疗后仍旧有大量的患者存留精神症状，并且那些共病焦虑、抑郁的患者治疗预后更差。应用在PTSD与MDD中，对新兴神经网络异常的理解来解决上述问题显得更为有希望。同时，在数据分析过程中，无论是简单相关（例如皮尔逊相关）发现的相关关系还是利用GLM模型发现的相关关系在在被试量较少的情况下其假阳线都会有一定程度的提升，因此使用灵活而有效的方法去控制预测分析的假阳性发生率是非常有必要的。
每年RSNA上，我们都能看见这一年最先进的产品和技术，看见曾经的不可能变为可能。今年的RSNA风向标指向哪里？医疗AI的局中人该何去何从？
Ortho Mapping下所有理论概念均属于摄影测量学范畴。该篇以概述的方式简单解释其理论基础。
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