Slicer-5.0.2-win-amd64.exe 开源医学影像分析和可视化平台。 从功能层面，它提供非常丰富的交互和可视化界面，你可以用它导入医学影像，然后进行影像的分割、重建、配准、标记点选择、测量等等操作。它本身提供了非常多的模块，比如优秀的配准模块、齐全的交互分割和重建模块、图像的重采样、裁剪、滤波等各种操作。 如果自带的功能满足不了你的需求，还可以安装插件，如下图插件平台有上百个开源插件，支持各种高级处理；如果仍然找不到你需求的内容，那么你还可以自己写插件，满足自己的特定需求。

放射学 利用最大熵通过HMRF-EM进行鼻咽癌项目的MATLAB实现

pyadiomics v3.0.1 建立状态 Linux 苹果系统 视窗 Python中的Radiomics功能提取 这是一个开源python软件包，用于从医学成像中提取Radiomics功能。 借助此软件包，我们旨在建立放射分析的参考标准，并提供经过测试和维护的开源平台，以轻松，可重复地提取放射特征。 通过这样做，我们希望提高对放射功能的认识并扩大社区。 该平台支持2D和3D中的特征提取，并且可用于计算感兴趣区域的每个特征的单个值（“基于段”）或生成特征图（“基于体素”）。 不适用于临床。 如果您发布使用此软件包的任何作品，请引用以下出版物： van Griethuysen，JJM，Fedorov，A.，Parmar，C.，Hosny，A.，Aucoin，N.，Narayan，V.，Beets-Tan， RGH，Fillion-Robin，JC，Pieper，S.，Aerts，HJWL（2017）。 计算射线学表型的计算机放射学系统。 癌症研究，77（21），e104-e107。 加入社区！ 请加入的。 要素类 当前支持以下要素类： 一阶统计 基于形状（2D和3D）

Radiomics 一个切割肺结节数据的小工具 1.肺结节数据来源为公开数据集 2.功能 上面的数据集包含1000+患者的肺结节数据，以DICOM文件存储，有CT、DX两种模型。此外，在每个序列（CT/DX）中都有一个XML文件. 在CT序列中的XML文件里存放着这个属于这个序列的肺结节定位信息。我们做的就是利用定位信息找到并切出对应肺结节的图像。利用 这个数据集，按保守估计，可以切出一万张以上肺结节数据。 作为该项目的另一部分，在切出图像之后，我们利用TensorFlow作了简单实验，然而效果并不理想，我们作了一些总结，你可以在这基础上开展自己的工作。 3.使用的工具 3.1语言 PYTHON 3.6.1 3.2处理DICOME文件 SimpleITK 3.3处理XML文件 minidom 4.参考 【1】simpleITK官网 【2】simeleITK notebooks 【3】pyt

放射学 LUNA LIDC-IDRI数据集的放射学特征提取

软着代码matlab

可以计算除去针对肿瘤特征之外的图像初始特征，总共46个特征

Slicer是一款常用于MR等临床数据分析的工具，可以在内部配置python程序，如常用于放射组学提取特征的pyradiomics。

影像组学是医学影像处理领域针对实体肿瘤分析提出的新的方法，科研正热，看标题自然清楚，影像组学工具包Radiomics

国内影像组学仅有的几篇论文