针对目前医疗业务与网络的逐步融合正成为国内外医院信息化发展的趋势，采用c++为编程语言，SQL server为数据库， DICOM3.0标准为接口，设计和开发了一种基于医学影像PACS，对医疗数据进行采集、分析和处理的系统。经测试，系统运行稳定，性能良好，能够准确有效的对数据进行采集、分析和处理。该系统为医疗信息化系统的建立提供了参考价值。

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好用的DICOM文件阅读器，通吃大部分格式，功能简单稳定，试用版本功能基本够用

针对现有方法对肝部医学影像分割上的不足,提出了一种用于对肝部医学影像进行分割的改进型U-Net结构。在上采样过程中只复制池化层特征,以减少信息丢失;同时引入残差网络对初步分割图像进行循环精炼,实现高层特征与低层特征的融合;利用对边界敏感的新型混合损失函数对图像进行细化处理,得到更为精确的分割结果。实验结果表明,肝脏图像和肝脏肿瘤图像的Dice系数分别为96.26%和83.32%。相比传统的U-Net,所提网络可以获得更高级的语义信息,进一步提高对肝脏和肝肿瘤图像的分割精度。

该数据集旨在允许测试不同的方法，以检查与使用对比度和患者年龄相关的CT图像数据的趋势。基本思想是识别与这些特征密切相关的图像纹理，统计图案和特征，并可能构建简单的工具，以便在对这些图像进行错误分类时自动对这些图像进行分类（或查找可能是可疑情况，测量错误或机器校准不良的异常值） ） overview.csv CT Medical Images_datasets.txt CT Medical Images_datasets.zip

关于自动生成医学影像报告 On the Automatic Generation of Medical Imaging Reports一个pytorch实现。 有关该文件的详细信息，请参见 。 表现 从模型only_training / only_training / 20180528-02：44：52 / 模式 BLEU-1 BLEU-2 BLEU-3 BLEU-4 流星 胭脂 苹果酒 火车 0.386 0.275 0.215 0.176 0.187 0.369 1.075 值 0.303 0.182 0.118 0.077 0.143 0.256 0.214 测试 0.316 0.190 0.123 0.081 0.148 0.264 0.221 纸 0.517 0.386 0.306 0.247 0.217 0.447

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非常3D库VTK的.net 封装版本，基于VTK7.1.1编译，32位。比5.8版本的高，也比另一个93M的7.1版本完整，另一个7.1的版本经常发生动链库无法加载的问题，PACS三维计算机图形学、图像处理和可视化

这个压缩包里的图像资源可用于医学图像配准，也可用于三维重建的脑部CT平扫影像。压缩包里面共51张脑部CT平扫的图像资源。

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