DICOM命令集和数据集解析王晓楠 摘 要：本文通过分析一个典型的DICOM消息，详细地解析了DICOM命令集和数据集的构成方式和其含义。并在此基础上，提出了一种实现DICOM命令集和数据集解析的实施方案，并对该种方案的设计思路和具体实现方法进行了详细的阐述。关键词：医学数字成像及通信标准，信息对象定义，服务对象对1.  
深度学习八大开源框架导读：深度学习（Deep Learning）是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习、分层特征提取高效算法来替代手工获取特征（feature）。作为当下最热门的话题，Google、Facebook、Microsoft等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目，他们也一直在支持一些开源深度学习框架。目前研究人员正在使用的深度学
文章目录?️? 4. 数据切片、筛选4.1 输出城市为上海的行4.2 输出城市为上海或广州的行4.3 输出城市名称中含有‘海’字的行4.4 输出城市名称以‘海’字开头的行4.5 输出城市名称以‘海’字结尾的行4.6 输出所有姓名，缺失值用Null填充4.7 重置索引4.8 前两行4.9 后两行4.10 2-8行4.11 每隔3行读取4.12 2-8行,步长为2，即第2/4/6行4.13 选取'语
深度视觉基础（一）——RGB-D 文章目录深度视觉基础（一）——RGB-D一、什么是RGB-D二、特性及应用1.特点2.应用三、获取途径总结 一、什么是RGB-DRGB ：RGB色彩模式通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的。Depth Map：在3D计算机图形中，Depth Map（深度图）是包含与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图
最终，这会导致注释质量降低，因为注释者会丢失他们正在查看的图像中的重要数据。这似乎是显而易见的，但一个基本的考虑因素是
DICOM是Digital Imaging and Communications in Medicine的英文缩写，即医学数字成像和通信标准。是ACR（American College of Radiology,美国放射学会）和NEMA（National Electrical Manufactore
转载
2022-09-15 12:14:56
3363阅读
医疗图像医疗图像是对解剖区域的内部结构和功能的一种表征。它以二维像素或者三维体素的形式呈现出来。映射到空间位置的数值是对采样过程和重建过程的离散表征。用来描述一个确定采样模态视野的像素数量是对解剖结构和功能的细节的表达。像素表达的数值取决于成像模式、采样协议、重建以及后续处理过程。像素深度（Pixel Depth）或者位深度（Bit Depth）或者色深度（Color Depth）就是用来编码每一
正确显示数据以实现像素完美的注释；例如使用以本机格式显示 DICOM 和 NIfTI 的工具确保计算机视觉模型的高水
文章目录1深度学习的介绍1. 深度学习的概念2. 机器学习和深度学习的区别2.1 区别1 ：特征提取2.2 区别2：数据量3. 深度学习的应用场景4. 常见的深度学习框架神经网络的介绍1. 人工神经网络的概念2. 神经元的概念3. 单层神经网络4. 感知机5. 多层神经网络6. 激活函数6. 神经网络示例 1深度学习的介绍1. 深度学习的概念深度学习（英语：deep learning）是机器学习
dicom不但没视频教程，而且就算翻译后的中文版协议都是含糊其辞惟一的方法就是 金山词霸，一个一个单词翻译一遍记不住，就查两遍，三遍，四遍，总能记住的查多了，看多了，自然就记住了这个没什么窍门
原创
2013-11-26 11:39:19
1737阅读
1评论
# 深度学习 dicom 结节标注
## 引言
医学影像技术在现代医疗领域发挥着重要作用，其中DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）是医学图像和相关数据的标准格式。随着深度学习技术的发展，结合深度学习和DICOM图像分析，可以实现自动结节标注，有助于医生更准确地诊断疾病。本文将介绍深度学习在DICOM图像结节标注中的应用，并提
原创
2023-07-07 11:17:52
214阅读
题目如下： 上一次接触过二叉树这种数据结构是在编写霍夫曼压缩算法的代码实现的时候，使用树这种结构来求每个字符的最短编码（出现频率越高，需要编码长度越短（省空间），在树结构结构中，该叶子节点就越接近根节点，即路径越短，编码越短）；看到这个题目，就确定是递归的做法； &nbs
笔记内容为 如何在稀烂的数据中做深度学习 文章目录1.Deep Learning2.Federated Learning3.Long-tail Learning4.Noisy Label Learning5.Continual Learning6.Conclusion 1.Deep Learning深度学习是一个端到端学习的过程，相较传统的机器学习，它把特征提取过程也加入学习构建好的深度学习模型的
深度学习数据集Author：louwillFrom：深度学习笔记很多朋友在学习了神经网络和深
转载
2022-08-21 00:02:22
381阅读
概要DICOM是Digital Imaging and Communications in Medicine的英文缩写，即医学数字成像和通信标准。是ACR（American College of Radiology,美国放射学会）和NEMA（National Electrical Manufactorers Association,国家电子制造商协会）为主制定的用于数字化医学影像传送、显示与存储的
简介： 之前做超声的时候第一次接触带dicom后缀的图像文件，于是记录一下有关医学影像的学习笔记。 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射线，CT，核磁共振，超声等），并且在眼科和牙科等其它医学领
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。 [1] DICOM被广泛应用于放射医疗，心血管成像以及放射
转载
2019-03-27 09:30:00
225阅读
2评论
首先是缩略语解释：HIS=医院信息系统PACS=医学影像归档与传输系统LIS=检验信息系统RIS=放射信息系统CIS=临床信息系统
转载
2022-12-13 19:54:55
185阅读
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。 [1] DICOM被广泛应用于放射医疗，心血管成像以及放射
转载
2019-03-24 22:23:00
212阅读
2评论
当下越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都呈现出大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，目前互联网大数据运用的九大领域：1.理解客户、满足客户服务需求 大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。通过大数据分析更好的了解客户以及他们的爱好和行为。企业非常喜欢通过在线客服系统搜集用户社交方面的数据、浏览器的日志、各类文本和传感器的数
