在DICOM标准里,有三个TAG与成像的方向相关. 参考来源:Kitware关于DICOM方向的说明 http://public.kitware.com/IGSTKWIKI/index.php/DICOM_data_orientation 包括 1.Image Position (0020,0032): specifies the x, y, and z coordinates of the upper left hand corner of the image. In other words,

加入实验室后,经过张老师的介绍,有幸与某公司合共共同完成某个项目,在此项目中我主要负责的是三维 pdf 报告生成.Dicom图像上亮度.对比度调整以及 Dicom图像三维重建.今天主要介绍一下完成Dicom图像三维重建的过程以及自己的心得体会.实现Dicom三维图像重建最主要用的VTK(Visualization Toolkit,也就是可视化工具包),由于今天的主题不是有关VTK,所以有关VTK的学习(包括VTK介绍.使用.实列),可以参考此链接:https://blog.csdn.net/wi

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

在matlab中用dicomread读取dicom文件后,生成一个MxN矩阵(对应图像像素个数),每个像素灰度数据是int16格式 但是bmp图像灰度是int8格式的(灰度范围0~255),所以若想把dicom图像存储为bmp图像做后续处理,需要将16位的dicom灰度数据映射为8位的灰度数据. 采用的方法即医学图像处理中常见的加窗处理. 实例代码如下: img=imadjust(img_raw,[;]); %调整灰度范围 img= low=min(min(img)); high=max(max

医疗图像解析 Dicom 后缀: .dcm..DCM Dicom中规定的坐标系是以人坐标系为绝对坐标系的,规定X轴正向指向病人的左侧,Y轴正向指向病人的背部,Z轴正向指向病人的头部.但是,坐标点的位置,每个厂商都有自己的看法 下图展示了成像过程中对应的坐标系 成像坐标系 三视图 图片信息中的Tag说明 在DICOM中,是通过Image Position和Image Orientation来描述当前的图像和人体坐标系的相对位置的. 解析举例 import dicom import pylab im

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 3D Slicer是(1)一个软件平台,用以图像分析(包括配准和实时编辑),图像可视化以及图像引导治疗:(2)是一个免费.开源软件,并适用于Linux.MacOSX和windows操作系统:(3)拥有强大的可扩展性,可以通过模块嵌入方式来增加新的功能和应用.3D slicer的主要特征有:(1)适用于从头到脚的各个组织器官:(2)兼容MRI.CT.US(超声).核医学以

背景介绍: 近期项目需求,须要使用C#进行最新的UI和相关DICOM3.0医学图像模块的开发.在C++语言下,我使用的是应用最广泛的DCMTK开源库,在本专栏的起初阶段的大多数博文都是对DCMTK开源库的介绍和学习.眼下因为项目须要,现開始对mDCM开源库继续学习分析,因此本专栏接下来的文章会大多以mDCM开源库为例进行医学图像的解说,DCMTK因为是C++语言开发的,所以作为我学习和剖析mDCM开源库的原始根据,我们并未放弃对DCMTK开源库的学习,而是通过更加细致的研读和分析DCMTK的C+

一.介绍 获取DRR图像是医疗图像配准里面的一个重要的前置步骤:它的主要目的是,通过CT三维图像,获取模拟X射线影像,这个过程也被称为数字影响重建. 在2D/3D的配准流程里面,需要首先通过CT三维图像,能够获取任意位置的DRR图像,然后去与已经获取的X光平面图像配准. 配准过程如下(下面的描述是不准确的,我只是描述了一种情况,即基于灰度的图像配准算法的过程,并且可能会有纰漏): 1- 定义一个评价函数:即相似性测度函数,通过这个函数评价当前是否已经达到了配准的要求. 2- 不断通过调整输入参数

一.什么是3D模型? 1.1 3D模型概述 简而言之,3D模型就是三维的.立体的模型,D是英文Dimensions的缩写. 3D模型也可以说是用3Ds MAX建造的立体模型,包括各种建筑.人物.植被.机械等等,比如一个大楼的3D模型图.3D模型也包括玩具和电脑模型领域. 互联网的形态一直以来都是2D模式的,但是随着3D技术的不断进步,在未来的时间里,将会有越来越多的互联网应用以3D的方式呈现给用户,包括网络视讯.电子阅读.网络游戏.虚拟社区.电子商务.远程教育等等.甚至对于旅游业,3D互联网也能

3D打印:三维智能数字化创造(全彩)(全球第一本系统阐述3D打印与3D智能数字化的专业著作) 吴怀宇 编   ISBN 978-7-121-22063-0 2014年1月出版 定价:99.00元 428页 16开​ ​编辑推荐​ 本书包含最新创客实践:组装3D打印机,开设3D照相馆,制作四轴飞行器...... 拥有众多读者群体:操作实战派.技术方法派.商业运作派.大局宏观派.学院理论派...... 操作实战派:面向所有对3D打印感兴趣的读者,包括3D打印操作.3D智能数字化扫描.建模.网格处理(

详见:http://pan.baidu.com/s/1gfFLbJ9 DICOM医学图像窗口变换的加速算法* 张尤赛 ,陈福民 ( 同济大学计算中心, 上海 200092 ) (华东船舶工业学院电子与信息系,江苏 镇江 212003) E_mail:yszhang100@sina.com   摘 要:研究DICOM医学图像的显示技术,提出了一种图象窗口变换的加速算法,该算法简洁.实用.加速效果理想, 可以在动态连续调节图像窗值的情况下实时地显示DICOM医学图像. 关键词: DICOM: 医学图

题记: DICOM医学图像处理专栏撰写已有两个年头,积累了近百篇文章.起初只是用于记录自己科研.工作中遇到的疑难问题,专注于图像处理(主要是医学图像,这也正是专栏名称最初的由来):后来逐渐延伸到了DICOM数据传输方向,专注于医院内影像数据的传输和管理,遂将博文标题按照[DICOM医学图像处理:XXX]和[DICOM:XXX]划分,分别介绍图像处理和数据传输:到最后又添加了开源工具分析部分,诸如DICOM开源实现库(dcmtk.dcm4che.fo-dicom).开源PACS系统(Orthanc

转载:http://blog.csdn.net/zssureqh/article/details/41016091 背景: 专栏取名为DICOM医学图像处理原因是:博主是从医学图像处理算法研究时开始接触DICOM协议的.当初认识有局限性,认为DICOM只是一个简单的文件格式约定,简而言之,我当时认为DICOM协议就是扩展名为DCM文件的格式说明.其实不然,随着对医疗行业的深入,对DICOM协议也有了更全面的认识.而今才发现DCM文件只是DICOM协议一部分中的一小节,仅仅是整个协议中的一个数据结

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> 2d照片-3d逆向建模脚本 3D逆向建模,是逆向工程的核心要素.       3D逆向建模,除了目前通用的3D点云模式,通过2D图像实现快速3D建模,也是目前的重要手段.       2D图像的3D逆向建模,目前常用的有两种模式,一个是左右视距(或多角度取景)图片叠加处理,google的卫星地图3D化,就是这个模式.       另外一种,就是本文要介绍的3D定标模式,就是在现场先拍摄一张标准3D定标图片,获取定位参数,再采集目标图像. 下面

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

3D面部重建是一个非常困难的基本计算机视觉问题.目前的系统通常假设多个面部图像(有时来自同一主题)作为输入的可用性,并且必须解决许多方法学挑战,例如在大的面部姿势,表情和不均匀照明之间建立密集的对应.一般来说,这些方法需要复杂和低效的管道来建模和拟合.在这项工作中,我们提出通过在由2D图像和3D面部模型或扫描组成的适当数据集上训练卷积神经网络(CNN)来解决许多这些限制.我们的CNN只使用一个2D面部图像,不需要精确的对准,也不会形成图像之间的密集对应,适用于任意面部姿势和表情,并可用于重建整个

https://blog.csdn.net/qq_33445835/article/details/80143598  目前想做一个关于2D转3D的项目,由于国内资料比较少而且大部分都是基于国外的研究资料优化而来,所以想翻译翻译国外的论文,强化自己的理解,同时方便他人,英文水平有限,尽量做到“信达雅”的信,争取下达,如有错误,希望大家指正.文末提供论文原文PDF下载.以下为正文. 快速2D到3D转换 摘要 从现有2D图像到3D的转换已经被证明了是商业上可行的,并且满足了日益增长的对高质量立体影像

https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/54783209 3D-GAN是使用生成对抗网络学习2D图像到3D模型的映射,生成网络负责生成3D模型,对抗网络判断这些模型是真是假. 3D-GAN:http://3dgan.csail.mit.edu/ 3D-GAN paper:https://arxiv.org/pdf/1610.07584v2.pdf 3D-GAN代码:https://github.com/zck119/3dgan-relea

2D游戏和3D游戏的主要区别 一.总结 一句话总结:2D中的单位就是贴图,3D中的单位还有高 1. 3D 和 2D 游戏的区别主要体现在呈现画面和文件体积上: 2. 借助 3D 引擎可以提升 2D 游戏的声光和特效效果: 3. 成功的游戏不一定是优秀的游戏. 是否只是贴图 三维多了高 画面质量 文件体积 1.3D游戏一定就比2D游戏高级么,根据哪些需求选择? 需求 效率 性价比 其实不然,适合需求的才是最好的,效率最高的才是最好的,性价比最高才是最好 2.游戏的本质? 娱乐 游戏的本质就是供人娱

来自云从科技和上海交通大学的研究者近期提出一种新型框架 DenseBody,可直接从一张彩色照片中获取 3D 人体姿势和形状.该研究设计了一种高效的 3D 人体姿势和形状表示,无需中间表示和任务,端到端地实现从单个图像到 3D 人体网格的生成. 多年以来,如何从单一图像估计人体的姿势和形状是多项应用都在研究的问题.研究者提出不同的方法,试图部分或者联合地解决此问题.本文将介绍一种端到端的方法,使用 CNN 直接从单个彩色图像重建完整的 3D 人体几何. 该领域的早期研究使用迭代优化方法从 2D

最近导师给安排了新任务,由于刚进入实验室,对于医学图像这一块还一知半解,所以就想分享一下有关医学常见影像的学习(尤其是dicom后缀的图像文件),欢迎大家一起交流. 目录 1.医学影像学的介绍 2.DICOM信息的简介 3.DICOM内部信息详解(DICOM Tag与VR) 4.利用python+pydicom这个库解析DICOM文件 5.DICOM的三个切面 1.医学影像学 (1).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