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

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

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

首先导包: import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt def show(image): plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.show() def imread(image): image=cv2.imread(image) image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB) return image rectangle=np.zeros((

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

转自:http://www.cnblogs.com/super-king/p/3296333.html /proc/net/* snmp文件 Ip: ip项 Forwarding        : 是否开启ip_forward,1开启,2关闭 DefaultTTL       : IP默认ttl. InReceives        : IP协议处理的数据包. InHdrErrors       : IP头错误而丢弃的数据包. InAddrErrors      : IP地址没有找到路由而丢弃的

终于配好opencv(Win7 64位+VS2013+opencv2.4.9),兴奋的写了第一个程序(当然是显示lena的玉照了): #include <opencv2\opencv.hpp> #include<iostream> //using namespace cv; void main() { IplImage *src; src = cvLoadImage("lena.jpg"); //这里将lena.jpg和lena.cpp文件放在同一个文件夹下 c

/proc/net/* snmp文件 Ip: ip项 Forwarding        : 是否开启ip_forward,1开启,2关闭 DefaultTTL       : IP默认ttl. InReceives        : IP协议处理的数据包. InHdrErrors       : IP头错误而丢弃的数据包. InAddrErrors      : IP地址没有找到路由而丢弃的包. ForwDatagrams   : IP转发的数据包个数 InUnknownProtos : IP

运行时报错如上图所示,原因是你使用的opencv库是64位的,qt里面使用的编译器MSVC是32位的,解决方法如下: 将构建套件修改位64bit:

之前这篇文章讲了如何通过网络摄像头(web camera)获取实时视频流,但是这种方法的缺陷就是摄像头和主机必须连在一起,那这种在室外部署的时候就会非常麻烦并且不安全,所以后来找了下用海康威视或者大华的监控摄像头,然后通过IP地址可以无线获取视频流,这样就实现了主机和摄像头分开,方便部署. 1.设备 这里用的是海康的鱼眼摄像头,型号是DS-2CD3955FWD-IWS,其实基本上能支持sdk二次开发的IP摄像头都可以(参考这里).鱼眼摄像头相比普通的摄像头经过扭曲,因此在应用的时候一般需要进行反

使用环境 : window版本 : win7 x64 QT : 5.8 32bit MinGW530 OpenCv : 3.2 opencv在qt下的环境配置: 在百度上百度了许多关于opencv环境配置,基本上第一步都是自己编译opencv. 分享下两位比较认可的博文: 1. lelexin 的 [OpenCV] -- win7下配置OpenCV的Qt开发环境 : http://blog.csdn.net/qiurisuixiang/article/details/8665278  2. 华越

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7908e1290101i97z.html 综述: OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口,其效率与OpenCV一样. OpenCV将向量作为1维矩阵处理. 矩阵按行存储,每行有4字节的校整. //由于opencv的矩阵式一位数组或者一位指针,所以我们只能利用opencv的函数对矩阵元素进行操作(当然这样也是最安全的做法,- -!太不习惯了) 分配矩阵空间: CvMat* cvCreat

海康相机 优点:不用sdk直接网络获取 缺点:速度有1-2秒的延迟 使用型号 1280*680分辨路 #include <iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { //1.从摄像头读入视频 //VideoCapture cap(0); VideoCapture cap("rtsp://admin:fhy145145@192.168

通常我们生活中遇到的图像,无论是jpg.还是png或者bmp格式,一般都是8位的(每个通道的像素值范围是0-255),但是随着一些硬件的发展,在很多行业比如医疗.红外.航拍等一些场景下,拥有更宽的量化范围的图像也越来越常见,比如10位(带宽1024).12位(带宽4096).14位(带宽16384)以及16位(带宽32768)的图像,当然还有以浮点数保存的高动态图像(hdr格式的那种),但是目前大部分的显示器还是只支持8位图像的显示,因此,对于这一类图像,一个很重要的问题就是如何将他们的数据量化

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

原文链接:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-hisock.html 使用 Sockets API,我们可以开发客户机和服务器应用程序,它们可以在本地网络上进行通信,也可以通过 Internet 在全球范围内进行通信.与其他 API 一样,您可以通过一些方法使用 Sockets API,从而提高 Socket 的性能,或者限制 Socket 的性能.本文探索了 4 种使用 Sockets API 来获取应用程序的最大性能并对 GNU/Linu

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

前期准备工具; 1,Oracle VM VirtualBox虚拟机 下载地址:http://pan.baidu.com/s/1miSaGvm 密码:c3dy 2,ubuntu系统文件 下载地址:https://pan.baidu.com/s/1kVFQKXx 密码:rgwk 虚拟机的安装这里就不做讲解了,正常的软件安装就可以   下面是已经安装好的Oracle VM VirtualBox虚拟机, 下面带领大家新建一个ubuntu系统 1,点击新建按钮 2,在弹出框输入你的虚拟机的名称,类型,版本

官网地址:https://github.com/chafey/cornerstone 简介: Cornerstone is an open source project with a goal to deliver a complete web based medical imaging platform. This repository contains the Cornerstone Core component which is a lightweight JavaScript libra

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