1、前言Dcm4che-arc-light是一个开源的医学影像存档和通信系统（PACS）解决方案。它是基于Dcm4che项目的一个子项目，专注于实现轻量级而功能强大的医学影像存档与检索（ARCHIVE）功能。Dcm4che-arc-light具备以下主要特点：1.存储和管理影像数据：Dcm4che-arc-light提供了一个可靠的机制来接收、存储、管理和检索医学影像数据。它支持DICOM（医学数字成像和通信标准）格式的图像和相关信息，并提供了用于数据的索引、归档和检索的功能。2.分布式存档：Dcm4che-arc-light采用分布式存档的方式，可以将影像数据存储在多个节点上，以增加系统的可
作者：超图研究院技术支持中心-于丁1SuperMapiDesktopX以广州市影像为例——实现Landsat8OLI_TIRS卫星不同波段组合彩色影像合成一、背景我们从地理空间数据云官网（https://www.gscloud.cn/）或世界地质勘探局官网USGS（https://earthexplorer.usgs.gov/），下载Landsat8OLI_TIRS卫星影像数据解压后会发现一个问题，数据是十多张黑白色的影像，根本没有一张平常见到的彩色影像。这是因为这是Landsat8采集的各个波段的原始数据，每张影像只存储了单一波段的信息，还未进行彩色合成，因此呈现黑白色。我们需要了解每个波段
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备多次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。另一方面，随着无人机自动化能力的逐步升级，它被广泛的应用于多种领域，如航拍、农业、植保、灾难评估、救援、测绘、电力巡检等。但同时由于无人机飞行高度低、获取目标类型多、以及环境复杂等因素使得对无人机获取的
文献速递：生成对抗网络医学影像中的应用——CG-3DSRGAN：用于从低剂量PET图像恢复图像质量的分类指导的3D生成对抗网络本周给大家分享文献的主题是生成对抗网络（Generativeadversarialnetworks,GANs）在医学影像中的应用。文献的研究内容包括同模态影像生成、跨模态影像生成、GAN在分类和分割方面的应用等。生成对抗网络与其他方法相比展示出了优越的数据生成能力，使它们在医学图像应用中广受欢迎。这些特性引起了医学成像领域研究人员的浓厚兴趣，导致这些技术在各种传统和新颖应用中迅速实施，如图像重建、分割、检测、分类和跨模态合成。01文献速递介绍正电子发射断层扫描（PET）
PACS系统是医院影像科室中应用的一种系统，主要用于获取、传输、存档和处理医学影像。它通过各种接口，如模拟、DICOM和网络，以数字化的方式将各种医学影像，如核磁共振、CT扫描、超声波等保存起来，并在需要时能够快速调取和使用。PACS系统还提供了辅助诊断和管理功能，可以在不同的影像设备之间传输数据和组织存储数据。它的功能包括超声工作站、内镜工作站、病理工作站、心电工作站、三维后处理工作站等。PACS系统在医疗图像管理和通信方面起着重要的作用。PACS部分主要提供医学影像获取、影像信息网络传递、大容量数据存储、影像显示和处理、影像打印等功能。RIS主要提供分诊登记、叫号、检查报告生成和打印等功
文章目录一、前言二、前期工作1.介绍2.加载和预处理数据二、构建训练和验证集三、数据增强四、数据可视化五、构建3D卷积神经网络模型六、训练模型七、可视化模型性能八、对单次CT扫描进行预测一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1往期精彩内容：卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别卷积神经网络（CNN）多种图片分类的实现卷积神经网络（CNN）衣服图像分类的实现卷积神经网络（CNN）鲜花识别卷积神经网络（CNN）天气识别卷积神经网络（VGG-16）识别海贼王草帽一伙卷积神经网络（ResNet-50）
🚀本文选自专栏：人工智能领域200例教程专栏从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。✨✨✨每一个案例都附带有在本地跑过的核心代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。欢迎订阅支持，正在不断更新中，本专栏最终不低于200篇文章案例~一.基于深度学习的航空影像中建筑物识别随着人工智能技术的不断发展，深度学习作为其中的一个重要分支，在各个领域展现出了强大的应用潜力。其中，基于深度学习的航空影像中建筑物识别成为了一个备受关注的研究方向。本文将深入探讨这一应用，介绍其背后的原理，并提供实例代码以帮助读者更好地理解和应用这一技术。航空影像是通过
目录前言课题背景和意义实现技术思路一、全监督医学图像分割二、半监督医学图像分割三、医学影像分割中的不确定性度量实现效果图样例最后前言 📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!选题指导: https://blog.csdn.net/qq_37340229/article/details/1
【oneAPIDevSummit&OpenVINODevCon联合黑客松】跳转链接：https://marketing.csdn.net/p/d2322260c8d99ae24795f727e70e4d3d一. 方案简介 目前胃癌已经成为全球发病率较高的五大恶性肿瘤之一，其致死率也位居前列。据统计，2015年我国约有67.9万人确诊为胃癌[1]，其中约有49.8万人死亡。但有研究显示，早期胃癌的5年生存率超过90%[2]，因此提高早期胃癌诊治能力是提升胃癌生存率的有效手段。电子内镜检查技术已被广泛运用于胃肠道疾病的筛查和诊断中[3-4]，尽管内镜成像技术，如NBI、放大内镜、激光共聚焦、细
本文介绍基于Pix4Dmapper软件，实现由无人机影像建立研究区域空间三维模型的方法。目录1背景知识1.1运动结构恢复方法原理1.2运动结构恢复方法流程2软件与数据准备2.1软件准备2.2数据准备3研究区域模型建立3.1数据导入与配置3.2第一次模型建立3.3第二次模型建立3.4模型外观检查与调整3.5模型量测4建模部分问题与思考4.1模型外观与组成分析4.2模型部分外形与纹理错误分析4.3模型质量报告分析4.4模型边界缺失问题4.5地物底面面积计算问题参考文献 前面两篇博客分别基于不同软件、不同方法，详细讲解了空间三维模型建立的过程：物体三维模型的构建：3DSOM软件实现侧影轮廓方法
