基于Android智能手机的DICOM医学图像浏览系统设计与开发

为了方便医护人员更为快捷地接收查看患者的医学图像和相关信息,该文设计了基于Android智能平台的医学图像显示系统。该系统采用Java语言和Eclipse平台设计并实现了不同厂商的不同医学图像模态的DICOM图像参数的读取,图像的显示。该系统为推动医学图像的临床应用具有重要的应用价值。     

医学图像处理系统设计与实现

深入分析了医学数字图像通信标准（DICOM3．0标准）中定义的DICOM图像文件的编码。设计了一个基于DICOM3．0标准的医学图像处理系统，对实现中的若干难点进行了剖析并给出了相应算法，特别是对DICOM3．0标准的医学图像显示方法进行深入研究并给出了相应的算法。     

基于DICOM的医学图像存储模型设计与实现

提出了医学图像存储模型,该模型由数据库服务器和Receiver中间件两大部分组成。首先,根据DICOM标准建立标准数据库;然后,Receiver中间件将DICOM图像文件解码为数据元素,并依据过滤规则将数据元素映射入数据库,完成医学图像的数据库存储。DICOM标准、数据库技术、元素过滤有效地降低了数据冗余,提高了检索效率。该模型比基于文件的存储模型更好地解决了PACS系统中医学图像在线存储问题。     

基于DCMTK显示医学影像软件的实现

DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)是一种医学数字影像存储与通信国际标准,CT、MR、US等成像设备都支持DICOM格式的文件存储图像.目前,医院信息系统、放射系统等大部分医学系统通常都是建立在Windows平台下,然而DICOM文件不能被Windows系统上的通用软件识别.因此,基于Windows平台开发一个显示医学图像软件有其实用意义.DCMTK开源工具基本实现了DICOM协议,文中提出了采用VC++6.0开发环境调用DCMTK库实现DICOM影像显示功能.概述了DICOM3.0标准.分析了DICOM文件格式和图像显示技术,给出了图像显示结果,并做了相应的调窗处理.     

DICOM医学图像与BMP格式的转换研究

DICOM是医学影像存储和传输的通用国际标准,但是大多数图像处理软件都不支持DI-COM图像文件格式,使得对DICOM医学图像的研究和处理变得困难。对DICOM和Windows默认的BMP文件的格式进行分析,实现DICOM格式的图像向BMP格式图像的转换,使DICOM格式的图像在计算机上得到较好的显示。     

基于DICOM的数据组织及医学图像序列提取方法研究

DICOM标准是应用在PACS系统中的一个医学数字成像和通信的国际标准,文章在深入研究DICOM标准的基础上,结合在实际中开发PACS系统的相关经验,对基于DICOM的数据组织层次进行了较为深入的分析,给出了提取DICOM文件中相关属性信息并解析分离图像数据信息的一般方法,最终提取出基于DICOM标准的医学图像序列。     

基于Android和VTK的医学图像可视化系统设计与实现

提出一种基于Android开发平台的医学图像可视化系统,该系统基于面向对象方法设计了功能强大的可视化类库Visualization Toolkit(VTK)。首先介绍整个系统结构框架,然后详细分析各个模块的设计与实现,最后在真实设备上进行测试。该系统实现了对常用医学图像Digital Imaging and Communications in Medicine(DICOM)数据和Stereolithography(STL)数据进行可视化和简单交互。     

DICOM医学图像文件格式解析与应用研究

讨论了DICOM3.0标准的产生及DICOM医学图像文件格式的组成。通过对DICOM图像文件进行剖析,解决了医学影像应用开发中的数据接口问题,便于医学影像处理应用的深层次研究和开发。     

SPIHT算法在DICOM图像压缩中的应用研究

DICOM图像文件的储存和传输一直是近代医学图像处理中一个比较热门的研究话题,其中较好的解决方案就是对DICOM图像进行压缩处理。文中通过对DICOM文件的数据结构进行分析,将DICOM文件拆分成图像数据部分和文本信息部分,然后采用9/7提升小波变换对拆分出来的DICOM图像数据进行图像变换,最后对变换后的小波系数进行SPIHT编码完成DICOM图像压缩。主客观对图像的评价表明SPIHT算法在高压缩比时仍能保证图像较好的质量。该方法能够对DICOM图像的存储和传输带来便利也将产生一定的影响。     

DICOM数据的语义查询及优化

医学信息领域用DICOM类型的数据存储由各类检查设备产生的医学图像信息。DICOM标准的优点是标准化和语义化,它使各类医学图像设备和医学图像处理系统之间有了统一的数据交换模式。一个DICOM图像包含丰富的语义信息,包括患者相关、检查相关和图像相关的信息,但目前各类系统对其应用得还不够,尤其是数据挖掘方面,大多系统是通过构建关系数据库来存储和描述图像相关的信息。针对DICOM图像本身所携带的语义信息进行的挖掘还不够多,这违背了当初创建DICOM标准的初衷。造成这个应用现状的主要原因是国内系统厂商只利用了DICOM标准信息交换的功能,却对其语义的理解有欠缺。为了解决上述问题,对基于DICOM语义信息的数据检索模型、检索方法及检索优化方法进行了研究。根据目前国内业界的应用偏好,对DICOM标准的语义模型进行了扩展,在扩展模型下应用了文本模糊和数据模糊查询方法,最后提出了DICOM语义查询智能Agent的概念。     

基于LabVIEW的DICOM医学影像处理技术

DICOM是用于医学图像和通信的国际标准,它规定了医疗设备所必须遵循的统一的医学影像文件格式,但DICOM格式的医学图像在Windows平台下无法直接显示。本文首先简要分析了DICOM文件格式,然后给出了在Windows平台下利用LabVIEW显示、存取DICOM图像的实现过程,并利用IMAQ软件包对医学图像进行相应的处理,提高了图像的质量。     

医学图像数据传输与三维可视化系统研究

介绍了医学图像数据传输与三维可视化系统的组成,讨论了与实现系统所具备功能有关的技术细节。借助DICOM3．0标准解决了医学图像数据传输中图像数据的兼容性问题,实现了医学图像的二维处理和三维可视化功能,有利于提高临床诊断的准确性和效率,并实现远程医疗。     

利用计算机视觉库的Android平台系统道路识别

利用计算机视觉库OpenCV和Android NDK编译技术在Android平台上实现道路识别的处理过程。首先简要介绍了开源计算机视觉库OpenCV及其移植到Android平台上的方法,该方法使Android平台的应用更加广泛,能够更好地实现各种复杂图像的处理。图像处理部分采用OpenCV的霍夫变换算法以及对象跟踪技术,经过Android平台上的测试,取得了较好的效果。     

DICOM网关的设计与实现

DICOM网关是医学图像存档与通信系统(PACS)的关键部分,用于接收、存储、转发DICOM医学图像,实现了DICOM存储和通讯的关键技术。本文介绍了DICOM网关的详细设计过程以及在Windows 2000／XP操作系统下利用DCMTK工具包实现DICOM网关的具体方法,并进行了对比测试和结果分析。     

DICOM文件头信息读取及解析

DICOM作为医学图像存储和传输的标准,涵盖了医学数字图像的采集、归档、通信、显示及查询等几乎所有信息交换的协议,并且结构化地定义了医疗图像设备制造厂商的兼容性申明.通过分析DICOM文件的构成,解析DICOM文件头的组成和内容,实现对DICOM文件头的信息读取,并利用所获得的信息,进一步读取DICOM文件中的数据集存储内容,是读取DICOM文件的基本解析过程,可以将对DICOM文件的读取,从程序开发商的集成平台中分离出来,在结合图像显示程序之后,作为独立的DICOM文件读取程序使用.     

基于Android 平台的USB 数据采集系统

介绍了一种新型的Android平台的数据采集系统,并实现了与LPC2142之间的USB通信设计。描述了Android USB应用程序的完整开发过程,并在此基础上实现了Android手机和AMR平台之间的USB通信,是基于开源移动终端Android的最新应用程序的开发。该设计前端采用LPC2142的A\D接口采集数据并通过USB数据线发送到后端设备。后端采用Android3.1平板电脑的USB通信接口接收数据,并在Android平板设备上显示波形。该设计实用,新颖,具有广阔的应用前景。     

A service based approach for medical image distribution in healthcare Intranets

The Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) protocol is currently the ubiquitous standard for the communication of medical images and related data within the radiology department. However, seamless image distribution within the healthcare enterprise and especially with research and educational information systems is still hard to achieve, as software developers of such third-party applications have to go through the rather cumbersome task of adapting the DICOM communication model and implementing the DICOM protocol. This paper gives a brief outline of current trends in medical image distribution in the healthcare enterprise, and proposes a new technological approach for distributing DICOM images and related data through commonplace Internet technologies, based on the emerging web services software paradigm. In particular, the paper describes the DICOM Image Management (DIM) web service which acts as a fa?ade for conventional DICOM sources allowing DICOM image data and related information, to be transformed into XML documents encapsulated in SOAP messages, enabling integration at the application level through general purpose standardized web technologies. Implementation issues are discussed and a demonstration of engaging the DIM web service is included.     

一种基于深度学习的移动端人脸验证系统

作为一种新兴的身份验证技术,人脸验证广泛应用于门禁、考勤等需要身份验证的场合。本文综合考虑移动端人脸验证的需求与生产环境,以及现有人脸验证算法的效率和可移植性,设计并实现一种基于安卓系统平台的人脸验证系统。该系统能够离线部署于搭载安卓系统的移动端设备,通过摄像头获取人脸图像并在本地进行图像的数据处理完成人脸验证工作。在算法上,该系统采用深度卷积神经网络进行图像处理与人脸特征向量提取以提高人脸验证的准确率。在实现上,通过联合编译Java和C+〖KG-*3〗+代码提高算法运行效率以适应深度学习算法在移动端的应用。实验表明,本系统能够在确保准确率高达97.16%的前提下快速完成人脸验证流程,基本满足工业化应用需求。