dicom

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나는 각자 다른 시각적 양상으로 동시에 주어진, 주어진 환자에 대해 2 개의 의학 이미지 데이터 세트를 가지고있다. 참조 또는 좌표 공간의 프레임은 각 데이터 세트마다 다릅니다 (그리고 나는 원점을 모른다). 하나의 데이터 세트는 다른 것보다 작은 물리적 치수를 가지고 있으며, 복셀 크기와 프레임 수 또한 다릅니다. 다시 샘플링하고 이미지를 등록하려면 먼저

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ITK를 사용하여 물리적 포인트를 인덱스로 변환

궤도를 따라 HU 값을 얻으려고합니다. 목표 좌표와이 목표에 대한 탄젠트 (따라서 궤적)는 메쉬 파일의 Matlab을 사용하여 계산되어 xyz 좌표와 방향 벡터 (탄젠트) 세트를 제공합니다. 그런 다음, ITK를 사용하여 C++에서 dicom 파일 (메쉬를 추출했지만 Mesh를 얻는 데 사용 된 바이너리 마스크 자체가 아닌)을로드합니다. 그런 다음 함수 i

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Matlab : jiceg 또는 png 형식으로 여러 Dicom 파일 저장

Dicom 형식 파일을 읽고 imshow()을 사용하여 표시 할 수 있습니다. 그런 다음 수동으로 파일을 saveas 옵션을 사용하여 jpeg 또는 png로 저장할 수 있습니다. 이것은 한 번에 하나의 파일에 대해 작동합니다. 그러나, 나는 약 1000 dicom 파일이 있습니다. 여러 dicom 데이터 파일을 jpeg 형식으로 다른 폴더에 저장할 수 있습

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DICOM 형식의 파일 이미지 단순 표시

http://www.barre.nom.fr/medical/samples/에서 440x440 크기의 이미지 인 "CR-MONO1-10-chest"이라는 간단한 dicom 파일을 읽으려고합니다. 이미지는, 비 압축 256 256의 경우, 다른 말로 및 12-16 비트 깊이 (따라서 : 있듯이 http://www.dclunie.com/medical-image-f

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개인 DICOM 태그에서 GE Logiq E9 초음파 볼륨 이미지를 디코딩합니다.

GE Logiq E9로 캡처하여 dicom 디렉토리로 내 보낸 초음파 이미지에 액세스하여 표시하고 싶습니다. 캡쳐 된 이미지 시퀀스는 일반적으로 볼륨 탐색 오버레이에 사용됩니다. 라이브 초음파 세션에서 캡처 된 이미지 (예 : MR, CT 또는 UV)를 오버레이하는 데 사용됩니다. 그러나 사용 가능한 프레임 워크 나 뷰어가 저장되어있는 슬라이스에 액세스 할

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Dicom 이미지가 dcmtk로 변환되지 않음

http://www.barre.nom.fr/medical/samples/files/MR-MONO2-16-head.gz의 이미지 http://www.barre.nom.fr/medical/samples/is은 다른 이미지 형식으로 변환되지 않습니다. I합니다 (DICOM 파일을 압축 해제 후) 명령을 다음과 같은 시도 : 그것은 또한 dcmj2pnm와 dcml

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Pixelmed 라이브러리를 사용하여 DICOM 압축에 대한 지침이 필요합니다.

DICOM을 처음 사용하기 때문에 GDCM 라이브러리를 사용하여 DICOM 이미지를 압축했습니다. 그러나 Dll 파일에 대한 종속성을 생성하기 때문에 대체 방법을 찾고 있습니다. PixelMed 라이브러리를 방문했습니다. Ref. PixelMed Library Documentation 압축 클래스를 가지고 있는데, 나는 DICOM 이미지의 픽셀 데이터에 대

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Imemphra 라이브러리를 사용하여 압축 된 픽셀 (자체 인코더로 압축)을 DICOM 이미지 파일에 다시 저장하는 방법은 무엇입니까?

나는 내 자신의 이미지 인코더와 디코더를 가지고있다. 내가 원한 것은 DICOM 이미지를 읽고, 압축되지 않은 이미지 픽셀을 추출하고, 내 인코더를 사용하여 압축 한 다음 압축되지 않은 픽셀 대신 DICOM 파일에 압축 된 픽셀을 다시 쓰는 것입니다. 디코더는 그 반대 일 것입니다. Imebra에서이 작업이 가능합니까? 태그와 픽셀을 읽을 수는 있지만, 압

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pydicom을 사용하여 DICOM 파일에서 RGB 픽셀 배열에 액세스하는 방법은 무엇입니까?

DICOM 파일의 RGB 픽셀 배열에 알 수없는 압축 (아마도 없음)으로 액세스하려고합니다. 그레이 스케일 픽셀 배열 추출은 완벽하게 작동합니다. 일반적인 그레이 스케일 배열로 변환 할 목적으로 import dicom import numpy as np data_set = dicom.read_file(path) pixel_array = data_set

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ClearCanvas - 연구를 재교육하는 방법이 다른 드라이브 문자로 이동 했습니까?

나는 최근에 ClearCanvas 서버 관리를 계승했으며 응용 프로그램의 속도를 높이고 있습니다. C : 서버는 두 개의 서로 다른 드라이브 문자에 정의 된 두 개의 파일 시스템을 가지고 \ ClearCanvasFS \ 차 \ < - 읽기, 쓰기, Tier1 F : \ ClearCanvasFS \ 차 \ < - 읽기, Tier1 분명히 이전 시스템 관리자가