时隔数年，又回到知乎，对这个知识分享平台（说不上是知识吧，经验？个人理解？，毕竟还算比某引擎搜索的全是广告来的靠谱）感觉还算挺亲切的。三维重构或者说三维可视化目前刚好涉及到这一块，浅浅的说下吧（流水账，内容所含的某某单位某某朋友，只是讲讲故事，大家乐呵一下，并无他意）1、设备这就多了，医学CT、MRI、工业CT、FIB等等；微米级、纳米级等等；价格百万级到千万级；医学CT一般是毫米级吧：曾有个
# 医学影像3D重建与Python实现
医学影像3D重建是一个重要的研究领域，其应用已广泛覆盖医学诊断、手术规划、教育培训等场景。随着计算机技术和图像处理算法的不断进步，3D重建的精度和速度日益提高。本文将介绍使用Python进行医学影像3D重建的基本流程，并提供相关代码示例和可视化工具。
## 1. 医学影像3D重建的基本概念
医学影像通常是指通过CT、MRI、超声等方式获得的二维图像，而
匹配地面街景的倾斜摄影全空间信息恢复研究 宋文平1，杨志强1，计国锋1，童雅妮2，高歌2 ( 1． 长安大学测绘与空间信息研究所，陕西西安710064; 2． 陕西国土测绘工程院，陕西西安710064)这篇文章发表在 测绘通报. 2015年S1期 第187-191页 北大核心 的文章就是将倾斜摄影和地面街景进行有机的耦合，得到完整的空间信息。 存在的问题：基于多视图倾斜测量的三维重建技
系统概述：
3D医学影像PACS系统，它集影像存储服务器、影像诊断工作站及RIS报告系统于一身,主要有图像处理模块、影像数据管理模块、RIS报告模块、光盘存档模块、DICOM通讯模块、胶片打印输出等模块组成， 具有完善的影像数据库管理功能，强大的图像后处理功能，提高了临床诊断准确率。
支持三维影像处理功能；三维重建，最大/小密度投影、三维容积重建，三维表面重建，虚拟内窥镜、曲面重建，心脏图像冠脉钙
原创
2023-09-16 16:48:31
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一、软件1. Freesurfer FreeSurfer是一个软件包，用于分析和可视化来自横断面或纵向研究的结构和功能神经影像数据。FreeSurfer为结构MRI数据提供完整的处理流，包括：颅骨剥离，B1偏置场校正和灰白质分割；重建皮质表面模型（灰白色边界表面和软脑膜表面）；标记皮质表面上的区域以及皮层下的大脑结构；用立体定位图非线性配准个体
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2024-03-19 18:30:45
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Patch_EXECUTABLE 路径很重要，因为后面编译时，会用到git 去下载很库文件， 有几种方式修成。错误Could NOT find Patch (missing: Patch_EXEC
原创
2022-09-24 01:25:05
540阅读
实现医学影像3D可视化，包括mask等
原创
2024-07-10 17:08:17
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七 医学图像重建与可视化二维算法有：方程联立法，迭代法，二维傅里叶变换法，反投影法。三维：面绘制，体绘制，最大和最小密度投影与三维体绘制，体数据二维重建。八 医学图像的配准与融合 1 医学图像的配准技术 对几幅不同的图像作定量分析，首先要解决这几幅图像的严格对齐问题，这就是我们所说的图像配准。医学图像的配准是指对于一副医学图像寻求一种空间变换，使它与
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2016-08-31 14:46:00
236阅读
为了比较，研究者还使用nnDetection框架在相同的数据集上进行了训练，这是另一个用于3D NIfTI图像的通用医学成像对象检测框架。这些立方体的边长是可配置的，但在测试中，每侧 350 体素是常见的选择。：MedYOLO在训练上几乎完全遵循YOLOv5的方法，使用了几乎相同的超参数（用于指导训练过程的参数），唯一的区别是增加了一些
原创
2024-03-14 14:44:58
1408阅读
在医学影像领域，Python的应用正逐渐深入。无论是在数据处理、分析还是模型构建方面，Python都展现出强大的能力。本博文将记录如何通过Python处理医学影像数据的整个过程，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和迁移指南。
## 环境预检
在进行项目之前，我们需要进行环境预检，以确保所有必需的硬件和软件符合要求。我们使用四象限图对比了不同的环境配置及其兼容性。
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一、总论一、医学影像学的工具——X线、CT、MRIX线的发现：伦琴 1895年 特点： 穿透性、感光性、荧光性、电离性 因此产生的医学意义：在胶卷上留下黑白的阴影—— 高密度影（白）中密度影（灰）低密度影（黑） 代表： bone muscle、cartilage pulmonary科普：X
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2023-05-26 03:04:08
253阅读
RadiAnt DICOM Viewer 2020.2.3 x86 x64RadiAnt DICOM Viewer破解版是医学数字成像和通信软件，轻松处理和显示DICOM格式的医学图像，RadiAnt DICOM Viewer使用可显示从不同成像方式获得的检查结果，包括数字射线照相（CR，DX）、乳腺X射线摄影术，数字化乳房断层扫描（MG）、计算机断层扫描（CT）、磁共振（MR）、正电子发射断层扫
1. 医学影像学医学影像学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。仪器主要包括X光成像仪器、CT(普通CT、螺旋CT）、正子扫描(
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2024-01-18 17:19:41
166阅读
# Python医学影像处理
## 1. 引言
医学影像处理是指使用计算机技术对医学图像进行分析和处理的过程。随着计算机技术的不断发展，Python作为一种简单易学且功能强大的编程语言，被广泛应用于医学影像处理领域。本文将介绍使用Python进行医学影像处理的基本概念和常见方法，并提供相应的代码示例。
## 2. Python库介绍
在Python医学影像处理中，有几个重要的库可以帮助我们
原创
2023-10-08 12:49:37
532阅读
目录医疗影像分割1 特殊的图像2 主流存储方式∶DICOM3 DICOM影像的构成4 曲率驱动的图像去噪 医疗影像分割1 特殊的图像医学影像口X线设备∶是通过测量透过人体的X线来实现人体成像的，即利用人体各组织的密度和厚度不同，X线穿过后的衰减程度不同，来显示身体内部的形态影像。 磁共振成像设备∶是通过测量构成人体组织元素的原子核发出的磁共振信号来实现人体成像。MRI可反映人体分子水平的生理、生
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2024-10-26 08:48:07
43阅读
# 使用 Python VTK 实现医学影像处理
在医学影像处理中，使用 Python 的 VTK（Visualization Toolkit）库可以帮助我们进行三维可视化和数据分析。本文将教你如何实现一个简单的医学影像流程。
## 流程概述
以下是实现医学影像处理的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-07 05:49:21
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医学影像是医生看病，及决策的最大的信息入口。而医生理解这些影像的本质，即是医生大脑经过长期的过程被大量数据训练出来的结果。一个客观事实是，高中低年资的医生在看同一张片子时候，得出的结论会有天壤之别，这也是为什么我们要去协和找“老大夫”看病的事实依据。国内病理科医生在册的有1万多人，但经过我们的访谈，认为国内需要大约6、7万的人才能满足需求。但病理医生的培养周期特别长，北京某著名医生的病理科主任曾跟
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2024-01-22 11:53:21
69阅读
医院管理人员投入了很多精力来开发，实施和评估医院的EMR系统，却很容易忽略一些需要注意的关键的医疗IT问题。据Joe Marion坦言，医疗成像在医疗信息交换和移动医疗方面越来越重要，但医疗成像往往是医疗IT中容易被忽略的一个重要方面。本文重点讨论医疗管理人员在解决医疗成像问题时不能忽视的3个方面。
医院管理人员投入了很多精力来开发，实施和评估医院的EM
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2023-08-03 15:14:30
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医学图像质量评价中的梯度加权SSIM探说 摘要：Zhou Wang等人提出了著名的图像客观质量评价方法：结构相似度(SSIM)，其理论基础是人眼视觉系统能高度自适应地提取场景中的结构信息，大量实验证明SSIM的评价性能多优于PSNR(或MSE)。然而，由于视觉掩盖效应的影响，且SSIM规避了HVS底层视觉特性，直接导致SSIM的评价常与主观评价不符。在深入研究SSIM算法的基
整理了部分Python基础用法和应用代码，后续会继续完善。一、数据输入二、while循环2.1 简单实例 2.2 猜数字游戏2.3 九九乘法表 三、for循环3.1 简单实例3.2 for循环嵌套 四、continue和break4.1 continue实例代码 4.2 break实例代码 五、ran
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2023-11-10 22:39:52
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