医学影像技术软件推荐,怎样查看ct图像数据

1．断层成像：常规X线摄影中各种组织互相重叠，可能掩盖较轻的病理改变，甚至不能显示如脑内、肝脏等软组织器官内的病变。在结构复杂的组织、器官中，如脊椎，更难发现早期病变。传统断层应用物理学方法使某选定厚度的层面组织成像清晰，其上下方结构成像模糊，但仍与成像层面的组织影像重叠。因此，不是理想的断层成像方法，已趋淘汰。CT只使某选定厚度的断层组织成像，其相邻的上下层面的组织与成像组织全无重叠、干扰，可以克服上述许多X线平片难以克服的缺点，是理想的断层成像方法。CT常用的断层方向是横断位，为了显示整个器官，常需多个连续的横断断层图像。通过图像后处理及重建，尚可得到冠状面、矢状面、斜面及三维立体图像。
2．螺旋扫描(spiral or helical scan)：螺旋CT是现代CT技术的主要进展之一。传统CT扫描方式是X线球管与探测器环绕身体旋转，每旋转一个周期，采集一次二维断层数据并重建出图像。扫描实际上是非连续进行的。传统CT在做胸部、腹部和盆腔扫描时，每次扫描时病人均需屏气。每次扫描完后，CT球管复位，检查床进到下一个位置以便扫描下一层面，在采集下一幅图像时病人又需再次屏气。若病人在两次扫描时屏气幅度不一，一部分所检器官（如肺、肝脏）可能根本没有扫到，小的病变因此而不能发现。此问题在螺旋CT得以解决，螺旋CT应用电学的滑环原理，球管不需复位，X线球管借助于滑环技术环绕被扫描物体作连续旋转并曝光，扫描床载着被扫描物匀速通过扫描孔，同时，探测器行三维连续采集X线穿过人体后的衰减数据再通过计算机重建出二维断层图像。该种采集数据的方式又称为容积采样或体积采样。根据探测器的排数多少，螺旋CT又有单排、双排和多排之分。目前已应用于临床的具有16排探测器的螺旋CT，其球管环绕身体扫描一周既能同时完全16层图像的数据采集和重建，数秒种完成一个器官的扫描且层厚可达到0.5mm以下，并能接近实时完成图像的各项后处理，如多方位重建，三维立体重建等。这为需要精密、大范围成像的心血管、肝脏、组织灌注、骨结构等器官系统的诊断与研究担供了新的方法。

3．CT值：量化的密度概念，用于描述CT图像密度高低的单位。它是将探测器测得的X线衰减系数通过一定的数学变换而得到的相对值。单位为Hu（Hounsfield unit）。目前通用的CT值概念是将水的CT值定为0Hu，人体内密度最高的骨皮质CT值定为+1000Hu，密度最低的空气CT值为-1000 Hu，其它各种组织的CT值介于-1000 Hu～+1000Hu之间。如软组织CT值多位于+20～+50 Hu，脂肪组织多位于-40～-90 Hu。
4．密度与灰阶：CT图像也是用不同深度的灰白色（16级灰阶）显示组织的密度差别，通常用白色表示为所读图像的高密度部分，黑色表示为所读图像的低密度部分。因为CT图像是一种计算机处理过的图像，故其所谓的密度高低只是相对的，还可以对图像进行反色显示。
5．窗宽、窗位：窗宽（window width, WW）是指图像所显示的CT值范围。窗位（window level, WL or window center,WC）是指窗宽所显示的CT值范围的中点，常将要显示组织的平均CT值设置为窗位

CT图像片用ImageJ软件可以在电脑上查看。 ImageJ能够显示，编辑，分析，处理，保存，打印8位，16位，32位的图片， 支持TIFF, PNG, GIF, JPEG, BMP, DICOM, FITS等多种格式。 扩展资料： DICOM被广泛应用于放射医疗，心血管成像以及放射诊疗诊断设备（X射线，CT，核磁共振，超声等），并且在眼科和牙科等其它医学领域得到越来越深入广泛的应用。在数以万计的在用医学成像设备中，DICOM是部署最为广泛的医疗信息标准之一。当前大约有百亿级符合DICOM标准的医学图像用于临床使用。 DICOM文件以不同的数据元素组成，这些DICOM影像不能直接转换成JPEG或者BMP一类的图像，会丢失信息。常用的图像每个通道取值范围都是0-255 。CT的话都是灰度图，每个像素的范围最少也是一两千。所以这种图像可以用ImageJ软件来查看。ImageJ能够显示，编辑，分析，处理，保存，打印8位，16位，32位的图片， 支持TIFF, PNG, GIF, JPEG, BMP, DICOM, FITS等多种格式。 ImageJ支持图像栈功能，即在一个窗口里以多线程的形式层叠多个图像， 并行处理。只要内存允许，ImageJ能打开任意多的图像进行处理。除了基本的图像操作， 比如缩放，旋转， 扭曲， 平滑处理外，ImageJ还能进行图片的区域和像素统计， 间距，角度计算， 能创建柱状图和剖面图，进行傅里叶变换。 参考资料：百度百科-DICOM

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人工智能在医药上的具体应用如下：1.智能医疗智能诊疗就是将人工智能技术应用于疾病诊疗中，计算机可以帮助医生进行病理，体检报告等的统计，通过大数据和深度挖掘等技术，对病人的医疗数据进行分析和挖掘，自动识别病人的临床变量和指标。计算机通过“学习”相关的专业知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗是人工智能在医疗领域最重要和最核心的应用场景。2.医学影像智能识别，传统医疗场景中，培养出优秀的医学影像专业医生，所用时间长，投入成本大。另外，人工读片时主观性太大，信息利用不足，在判断过程中容易出现误判。有研究统计，医疗数据中有超过90%的数据来自于医学影像，但是当影像诊断过于依赖人的主观意识时，容易发生误判。AI通过大量学习医学影像，可以帮助医生进行病灶区域定位，减少漏诊误诊问题。3.医疗机器人，机器人在医疗领域的应用非常广泛，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等。目前，关于机器人在医疗界中的应用的研究主要集中在外科手术机器人、康复机器人、护理机器人和服务机器人方面。4药物智能研发，依托数百万患者的大数据信息，人工智能系统可以快速、准确的挖掘和筛选出适合的药物。通过计算机模拟，人工智能可以对药物活性、安全性和副作用进行预测，找出与疾病匹配的最佳药物。这一技术将会缩短药物研发周期、降低新药成本并且提高新药的研发成功率。5.智能健康管理，根据人工智能而建造的智能设备可以监测到人们的一些基本身体特征，如饮食、身体健康指数、睡眠等。对身体素质进行简单的评估，提供个性的健康管理方案，及时识别疾病发生的风险，提醒用户注意自己的身体健康安全。目前人工智能在健康管理方面的应用主要在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理

人工智能大致有10个方向的应用：1、个性化推荐；2、人脸识别；3、无人驾驶汽车；4、智能客服聊天机器人；5、机器翻译；6、医学图像处理；7、图像搜索；8、声纹识别；9、智能外呼机器人；10、智能音箱。 1、个性化推荐：基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，既可以为用户快速定位需求产品，弱化用户被动消费意识，提升用户兴致和留存黏性，又可以帮助商家快速引流，找准用户群体与定位，做好产品营销。 2、人脸识别：基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。 3、无人驾驶汽车：智能汽车的一种，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。 4、教育 iFlytek和普通教育等公司已经开始探索人工智能在教育领域的应用。 通过图像识别，可以通过机器对试卷进行校正和答题，通过语音识别提高发音，人机交互可以在线答题。 人工智能与教育的结合可以在一定程度上改善教育部门教师分布的不平衡和高成本，从工具层面为教师和学生提供更有效的学习方法。 然而，它不能对教育内容产生更实质性的影响。