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

CT值的单位是Hounsfield,简称为Hu,范围是-1024-3071.用于衡量人体组织对X射线的吸收率,设定水的吸收率为0Hu. 在DICOM图像读取的过程中,我们会发现图像的像素值有可能不是这个范围,通常是0-4096,这是我们常见到的像素值或者灰度值,这就需要我们在图像像素值(灰度值)转换为CT值. 首先,需要读取两个DICOM Tag信息,(0028|1052):rescale intercept和(0028|1053):rescale slope. 然后通过公式: Hu = pix

利用如下公式,编写函数计算∏的值,直到最后一项的绝对值小于e,主程序接收从键盘输入的e,输出∏的值(保留5位小数). ∏/4 = 1-1/3+1/5-1/7... #include <iostream> #include<cmath> #include<iomanip> using namespace std; float f(float); int main() { float e = 0.0; cin >> e; cout << fixed&

当我们将CT切片重建为三维体之后,通常会消除一些不必要的外部组织来观察内部病灶, 一般思路是根据人体常见CT值范围来使得部分组织透明来达到效果, 但这是非黑即白的,即,要么显示皮肤,要么显示神经,要么显示骨骼- 然而,当病灶介于两个CT值范围中间或重合时,要观察病灶这将是一个非常困难的工作,需要手动旋转.切割等一系列操作, 严重降低判断准确性和工作效率,故此采用梯度透明思想来展现渐变过程. 准备一张人体CT值范围表参考: 当我们对三维体使用鼠标操作时,将CT值从最小值到最大值映射到三维体上面,并

C++默认为类生成了四个缺省函数: A(void); // 缺省的无参数构造函数 A(const A &a); // 缺省的拷贝构造函数 ~A(void); // 缺省的析构函数 A & operate =(const A &a); // 缺省的赋值函数 这不禁让人疑惑,既然能自动生成函数,为什么还要程序员编写?  原因如下:  (1)如果使用"缺省的无参数构造函数"和"缺省的析构函数",等于放弃了自主"初始化"和&quo

以下Function可以用于textbox的KeyUp事件: 2014-06-06 发现旧版IE不支持selectionStart还有字符串的"[]"索引获取值, 已经修复这个bug. 2014-06-10 修复上一次修复遗留的IE的bug. /* Validate the textbox value is decimal. */ var numberChars = "1234567890"; function isDecimal(item) { var obj =

513不停的重复形成513513513....,求第n位是几的计算公式.

关于MD5值的原理本文不在介绍,本文主要介绍MD5值的两种编码的相互转换(32位和BASE64编码的24位),实际应用过程中经常会涉及到两种编码的相互转换.快熟使用工具tomeko.net. C#示例程序: using System; using System.Text; namespace test { class Program { static void Main(string[] args) { string original = "123456"; Console.Write

nginx中,将地址的最后一位取出来,用Instace变量标识,用来判断是否连接已经被释放成为过期时间 为什么指针地址最后一位一定是0呢? 这里的内存地址,一定是内存分配器分配出来的地址,如new .最后一位不是0的当然也可以是有效的指针,但是那肯定不是new出来的 而所有的内存分配器在所有架构下分配的内存都会做对齐操作,指针会对齐到 32bit(4byte) 或者 64bit(8byte),

//每隔三位数字加一个逗号function moneyformat(s) {    var reg = /.*\..*/;    if (reg.test(s) == true) {        n = 2;//设置小数点后面几位数        n = n > 0 && n <= 20 ? n : 2;        s = parseFloat((s + "").replace(/[^\d\.-]/g, "")).toFixed(n

function str16to32($a){ for($a = md5( $a, true ), $s = '0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUV', $d = '', $f = ; $f < ; $g = ord( $a[ $f ] ), $d .= $s[ ( $g ^ ord( $a[ $f + ] ) ) - $g & 0x1F ], $f++ ); return $d; }

lt = [ {'name':'小王', 'age':18, 'info':[('phone', '123'), ('dizhi', '广州')]}, {'name':'小芳', 'age':19, 'info':[('phone', '789'), ('dizhi', '深圳')]}, {'name':'小杜', 'age':22, 'info':[('phone', '567'), ('dizhi', '北京')]}, {'name':'小孟', 'age':28, 'info':[('ph

#!/usr/bin/env python class Node(object): def __init__(self,elem,next_=None): self.elem = elem self.next = next_ class Simple_List(object): def __init__(self): self.head = None def is_empty(self): return self.head == None def prepend(self,elem): self

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

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