一.常用CT值 CT值的含义是:每个反应管内的荧光信号达到设定的域值时所经历的循环数.研究表明,每个模板的Ct值与该模板的起始拷贝数的 对数存在线性关系,起始拷贝数越多,Ct值越小.利用已知起始拷贝数的标准品可作出标准曲线,因此只要获得未知样品的CT值,即可从标准曲线上计算出该样 品的起始拷贝数. 是用不同的灰阶来反应组织和器官的密度,也可以用吸收系数来反应组织器官的密度. 常见人体组织的CT值(HU) 组织 CT值 组织 CT值 骨组织 > 肝脏 - 钙值 - 脾脏 - 血块 - 胰腺 - 脑

概念解释(网络资料): 窗宽: 窗宽指CT图像所显示的CT 值范围.在此CT值范围内的组织结构按其密度高低从白到黑分为16 个灰阶以供观察对比.例如,窗宽选定为100 Hu ,则人眼可分辨的CT值为100 / 16 =6 . 25 Hu ,即2 种组织CT值相差在6 . 25Hu以上者即可为人眼所识别.因此,窗宽的宽窄直接影响图像的清晰度与对比度.如果使用窄的窗宽,则显示的CT 值范围小,每一灰阶代表的CT 值幅度小,对比度强,适于观察密度接近的组织结构(如脑组织).反之,如果使用宽的窗宽,则显

根据本系列教程文章上一篇说到,在完成C++和Opencv对Hessian矩阵滤波算法的实现和封装后, 再由C#调用C++ 的DLL,(参考:C#处理医学图像(一):基于Hessian矩阵的血管肺纹理骨骼增强对比) 功能虽然已经实现,但在实际应用中要考虑到性能和耦合,本篇将介绍性能方面的注意点以及和其他功能的联动. 我们将Demo里面的功能集成到正式工程中: 1.新建一个新窗体,用来显示结果和调整滤波参数: 其中滑块控件选择工具箱中的Slider,定义好控件样式,变化事件选择PreviewMous

先说一下CT值是什么 CT图像反映的是人体对X射线吸收的系数,但我们关心的是各组织结构的密度差异,即相对密度,如果某组织发生病变,其密度就会发生变化,但由于比较吸收系数非常繁琐,于是亨氏把组织器官对X射线的吸收系数换算成CT值,单位是Hu.水的CT值为0Hu,其它不同组织密度都与它进行比较.密度比水大为正值,比水小为负值.人体各组织CT值如图所示. 在处理医学图像过程中会遇到图像归一化的问题,一般来说1.标准化(每个像素减去均值,再除以标准差):2.归一化(比如归一化到0~255). 问题在第二

本科毕设做的是医学CT图像特征提取方法研究,主要是肺部CT图像的特征提取.由于医学图像基本为灰度图像,因此我将特征主要分为三类:纹理特征,形态特征以及代数特征,每种特征都有对应的算法进行特征提取. 如上图所示,三类特征都有对应方法进行特征提取,在毕设中,利用matlab编程实现了三类算法,并且利用matlab的GUI做出了一个简单的界面系统,用于特征提取.

本科毕设做的是医学CT图像特征提取方法研究,主要是肺部CT图像的特征提取.由于医学图像基本为灰度图像,因此我将特征主要分为三类:纹理特征,形态特征以及代数特征,每种特征都有对应的算法进行特征提取. 如上图所示,三类特征都有对应方法进行特征提取,在毕设中,利用matlab编程实现了三类算法,并且利用matlab的GUI做出了一个简单的界面系统,用于特征提取.

本文介绍了利用机器学习实现胸部CT扫描图像自动判读的任务,这对我来说是一个有趣的课题,因为它是我博士论文研究的重点.这篇文章的主要参考资料是我最近的预印本 “Machine-Learning-Based Multiple Abnormality Prediction with Large-Scale Chest Computed Tomography Volumes.” CT扫描图像是一种大体积图像,大小约为512×512×1000灰度体素,用于描绘心脏.肺和胸部的其他解剖结构.胸部CT扫描图像

摘自本人毕业论文<肺结节CT影像特征提取算法研究> 医学图像特征提取可以认为是基于图像内容提取必要特征,医学图像中需要什么特征基于研究需要,提取合适的特征.相对来说,医学图像特征提取要求更加高,因为对医生的辅助诊断起着至关重要的作用,所以需要严谨可靠的特征.肺结节CT影像特征提取也是属于医学图像特征提取领域的一个部分,有着医学图像特征提取的基本要求.既有其他医学图像特征提取的方法,也有针对肺结节的特定特征提取方法.本小节主要对一些常用的肺结节CT影像医学图像特征提取方法进行介绍,主要可以分为灰

宽动态范围图像快速增强算法 : http://www.docin.com/p-1783311889.html

mha格式的CT体数据转为jpg切片 mha格式 .mha文件是一种体数据的存储格式,由一个描述数据的头和数据组成,一般我们拿到的原始医学影像的数据是.dcm也就是dicom文件,dicom文件很复杂包含了各种各样的标签,通常我们只关心dicom里的影像信息,所以一般会把多个dicom切片转成一个文件,例如.mha .mhd文件,这些文件里只包含简单的描述信息和体数据信息,便于处理..mha的文件的样子如下图 上半部分是关于数据的介绍,例如数据的维数,体素的真实的大小,数据的存储的类型等,下面的

(1):Vtk读取并显示图像:三种方法 转载:未知出处 转载:用VTK显示平面图片:http://blog.csdn.net/tonylk/article/details/464881 用到vtkJPEGReader类. 包含的头文件: #include "vtkActor.h" #include "vtkRenderer.h" #include "vtkRenderWindow.h" #include "vtkRenderWindow

前言:本程序是我去年实现论文算法时所做.主要功能为标记切割肝脏区域.时间有点久,很多细节已经模糊加上代码做了很多注释,因此在博客中不再详述. NOTE: 程序分几大段功能模块,仔细阅读,对解决医学图像还是有一定的借鉴意义 想借鉴本文的一定要仔细阅读代码和注释,中间有人机交互部分,空跑会抛异常 .dcm数据,我放到了我的百度云盘,有兴趣的可以下载,实测一下代码.dcm数据连接 clc,clear img_1=dicomread('10011.dcm');%读取dcm文件 (所谓的灰度值) meta

系统描述: 1.系统基于HTML5开发,突破了平台限制,可以在任意移动终端的浏览器上调阅原始海量医学影像图像. 2.客户端无需任何下载安装,直接通过浏览器即可使用,并处理基于DICOM标准的高保真医学影像. 3.支持IOS.android.window.linix等主流操作系统. 4.支持DICOM标准,方便医院原有pacs对接,方便医院临床看图,方便区域医疗.移动医疗. 5.浏览器客户端实现解析和渲染,图像调整窗宽窗位等一切图像操作可在客户端浏览器完成,避免和服务器频繁的交互. 系统主要功能点

转自:http://www.cnblogs.com/assassinx/archive/2013/01/09/dicomViewer.html Dicom全称是医学数字图像与通讯,这里讲的暂不涉及通讯那方面的问题 只讲*.dcm 也就是diocm格式文件的读取,读取本身是没啥难度的 无非就是字节码数据流处理.只不过确实比较繁琐. 分析: 整体结构先是128字节所谓的导言部分,说俗点就是没啥意义的破数据 跳过就是了,然后是dataElement依次排列的方式 就是一个dataElement接一个d

背景: 从DICOM网络传输一文开始,相继介绍了C-ECHO.C-FIND.C-STORE.C-MOVE等DIMSE-C服务的简单实现,博文中的代码给出的实例都是基于fo-dicom库来实现的,原因只有一个:基于C#的fo-dicom库具有高封装性.对于初学者来说实现大多数的DIMSE-C.DIMSE-N服务几乎都是“傻瓜式”操作——构造C-XXX-RQ.N-XXX-RQ然后绑定相应的OnResponseReceived处理函数即可.本博文希望在前几篇预热的基础上,对比DCMTK.fo-dico

基于Flex的PACS和基于HTML5的PACS,都不是基于DICOM的WADO的方式,即所有的图像操作,移动.缩放.旋转.测量.伪彩.窗宽窗位调整等都是在本地浏览器能够完成,不用和服务器进行频繁的交互通讯.图像是直接通过后台推送的像素数据在前端生成.并非是WADO的方式直接显示后端生成的jpg图像. 系统的主要功能点和基于HTML5的pacs基本一样在此不在罗列,要查看基于HTML5的PACS请参考链接:http://www.cnblogs.com/poxiao/p/3540688.html

Dicom格式文件解析器   Dicom全称是医学数字图像与通讯,这里讲的暂不涉及通讯那方面的问题 只讲*.dcm 也就是diocm格式文件的读取,读取本身是没啥难度的 无非就是字节码数据流处理.只不过确实比较繁琐.好了 正题 分析 整体结构先是128字节所谓的导言部分,说俗点就是没啥意义的破数据 跳过就是了,然后是dataElement依次排列的方式 就是一个dataElement接一个dataElement的方式排到文件结尾 通俗的讲dataElement就是指tag 就是破Dicom标准里

PACS系统 http://baike.baidu.com/link?url=prHBMbyu5W98ET1UGQ0PXXxLebxAeljckFH0pfO_2aODe1UgsrWgRd4UnboptZy6jgHMx-X1bqszWlMZ8nJIfq PACS系统是Picture Archiving and Communication Systems的缩写,意为影像归档和通信系统.它是应用在医院影像科室的系统,主要的任务就是把日常产生的各种医学影像(包括核磁,CT,超声,各种X光机,各种红外仪.

在此之前,此系统是结合DICOM的WADO标准,在浏览器里通过javascript操作返回的JPG图片.这种服务器端解析,客户端展现的方式,对实现图像的移动.缩放.旋转.测量等图像操作能够实现实时的交互.但这种方式存在着几个弊端: 1.获取图像上的CT值(钙化值)信息的时候,要频繁的和服务器进行交互. 2.调整图像的窗宽窗位或者对图像进行反色,也要和服务器进行频繁的交互. 3.对图像进行测量(长方形测量,椭圆测量等)只能获取到面值和周长的简单的信息,这对于医生的诊断没多大的用处,实际运用中需要知

天健PACS较早从事影像医院处理系统,为国外系统或设备以OEM方式提供软件模块.天健的PACS里面三维重建.容积重建.血管分析.虚拟腔镜.头部灌注等部分是用西安盈谷科技的,手术麻醉和重症监护系统是奥迪玛公司的,近期富士增股,为最大控股方.军队医院进驻较多,三级甲等典型用户多.华北.华中及华东业务量大于华海.在西北.华北.东北.华东.华南.华中.京津唐及山东8个事业部,提供各区域的及时响应.关键组成部份: DICOM 图像服务器 (Image Server) -- 用来接收.提供和管理医疗影像 医