1.dcm文件怎么转化成dicom？
2.什么是源码持续集成（CI）/持续部署（CD）？
3.常用的十大python图像处理工具
4.用Python和OpenGL探索数据可视化（实践篇）- CT扫描体数据可视化

dcm文件怎么转化成dicom？

       很多时候，我们在协助患者或家属整理病历资料时，源码都建议提供一份DICOM影像资料。源码但对于该资料，源码很多患者及家属表示没有听说过或了解甚少，源码下面，源码溯源码系统备案厚朴方舟为大家介绍下DICOM是源码什么，以及它对病情诊断的源码重要性。

       什么是源码DICOM

       DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)是一种国内外医疗机构用来管理、传输医疗影像资料和相关数据的源码通用协议，也是源码国际上通用的CT、MR、源码PETCT等的源码标准电子影像信息格式，就像PDF、源码TXT、源码JPG等。主要用于将影像资料进行：导出、储存、分享、展示、传输、egg.js 源码咨询、检索、打印等。对于在不同医院间就医扮演了至关重要的角色。

       DICOM的重要性

       通常我们在医院做完CT、MR等检查后会拿到胶片，而这份胶片就是由医生从DICOM格式影像资料中，抽取出一部分，打印后制成的。

       但原始的DICOM格式中储存有大量的影像，比如一次CT检查，就可产生多张DICOM格式影像资料，并且根据不同角度或位置，图像被分类到了不同的序列中，通过鼠标操作，医生可以清楚地看到影像中病灶的大小、位置、形态，与周围重要器官、血管、报表开发平台源码神经的关系等重要信息，这些信息会影响到对疾病和治疗方式的判断。

       由于DCIOM的影像更多，信息更全面，就极大的避免了异常未发现、有问题部分未抽取等误诊、漏诊情况的发生。因此，提供原始的DICOM影像资料给其他医生进行二次诊断，就尤为重要。

       DICOM获取途径

       要想拿到DICOM影像资料，要注意与医院的工作人员保持良好的沟通，还要找对人。根据经验，可以咨询以下医务人员：

       1. 主治医师；

       2. 影像科医师或其他导诊台等：通常医院会直接在影像科室保存电子资料；

       3. 信息科人员：部分医院设有完备的信息科，用来管理全院的电子资料；

       4. 医院的行政管理人员等。 通常医院会提供储存有DICOM格式资料的光盘或者需要患者拿U盘去拷贝。

       如何打开查看DICOM

       给大家分享免费软件里最快速和简洁的一个，名叫RadiAnt DICOM Viewer的软件。下载地址为。监控app源码 php

       下载完成后，安装过程就和普通软件一样，按照提示完成所有操作就可以了。安装完成后，桌面就会出现相应的软件图标。

       双击打开该软件后点击文件夹图标，就会出现让你选择文件夹的界面。比如你拷贝的DICOM格式图像在U盘里，你就直接选择整个U盘作为输入文件夹就可以了，不需要特别精确的文件夹位置，因为软件会自动搜索所选文件夹里的DICOM文件。

       打开DICOM格式图像后，就变成如下图所示的界面。滑动鼠标的滚轮，图像就会上下层切换。

       这个软件的功能是非常强大，像病灶大小、密度测量，图像三维重建等都可完成，由于此类功能对患者及家属的影院管理系统源码用处不大，这里就不一一介绍了。

       如何发给厚朴方舟

       拿到DICOM后，需要将文件压缩为RAR或者ZIP文件，通过邮箱中的超大附件发送至厚朴方舟专属医学顾问的邮箱。

       如果不方便上传，也可以直接通过快递邮寄至我公司。

       若您对于DICOM有更多信息想要了解，可联系厚朴方舟。

什么是持续集成（CI）/持续部署（CD）？

       在软件开发中，持续集成（CI）和持续交付（CD）是两个常用的术语。它们究竟代表了什么含义呢？本文将为您详细解释这些概念以及与之相关的持续测试（CT）和持续部署（CD）。

       想象一下工厂的装配线，它以快速、自动化、可重复的方式生产出消费品。在软件开发领域，持续交付（CD）就是以类似的方式，从源代码生成发布版本。而启动这一过程的是持续集成（CI），它确保代码的质量，并将最终产品提供给用户。推动这一切高效运行的，正是运维开发（DevOps）践行者。

       “持续”一词在这里指的是一种随时可运行的状态，而非持续不断地运行。在软件开发中，它涵盖了多个核心概念和最佳实践。其中，将源代码转换为可发布产品的多个任务和作业串联而成的软件“管道”，就是持续交付管道。

       持续交付管道的工作流程通常包括源代码跟踪、构建、测试、指标采集和版本管理等方面。这些作业是自动化的、高效的，并且可重复的。如果作业成功，工作流管理器将触发管道中的下一个作业；如果作业失败，则会发出警报，以便尽快纠正问题。

       在持续交付管道中，快速失败（fail fast）是一种重要的概念。它指的是在管道流程中尽快发现问题并快速通知用户的方式，以便及时修正问题并重新提交代码。

       持续集成（CI）是在源代码变更后自动检测、拉取、构建和进行单元测试的过程。其目标是快速确保开发人员新提交的变更是好的，并且适合在代码库中进一步使用。

       持续测试（CT）是指在代码通过持续交付管道时运行扩展范围的自动化测试的实践。它包括单元测试、集成测试、系统测试等多种形式，以确保代码质量。

       持续交付（CD）通常是指整个流程链，包括持续集成、持续测试和可选的持续部署。其目标是自动化、效率、可靠性、可重复性和质量保障。

       持续部署（CD）是指能够自动提供持续交付管道中发布版本给最终用户使用的想法。这可以通过蓝/绿测试/部署、金丝雀测试/部署、功能开关、暗箱发布等多种方法实现。

       运维开发（DevOps）是一种关于如何使开发和运维团队更容易合作开发和发布软件的一系列想法和推荐的实践。持续交付管道是DevOps理念的一种实现。

       管道即代码（pipeline-as-code）是将管道实现表示为代码，以便它可以与代码一起存储、评审、跟踪和重建的通用术语。

       DevOps如何影响生产软件的基础设施？传统的硬件系统需要配套的软件，而DevOps则通过标准化交付、虚拟机和容器等技术，实现了易于重现和可跟踪的环境。

常用的十大python图像处理工具

       åŽŸæ–‡æ ‡é¢˜ï¼š Python image manipulation tools.

       ä½œè€… | Parul Pandey

       ç¿»è¯‘ | 安其罗乔尔、JimmyHua

       ä»Šå¤©ï¼Œåœ¨æˆ‘们的世界里充满了数据，图像成为构成这些数据的重要组成部分。但无论是用于何种用途，这些图像都需要进行处理。图像处理就是分析和处理数字图像的过程，主要旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后可以将其用于某种用途。

       å›¾åƒå¤„理中的常见任务包括显示图像，基本操作如裁剪、翻转、旋转等，图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别。Python成为这种图像处理任务是一个恰当选择，这是因为它作为一种科学编程语言正在日益普及，并且在其生态系统中免费提供许多最先进的图像处理工具供大家使用。

       è®©æˆ‘们看一下可以用于图像处理任务中的常用 Python 库有哪些吧。

       1.scikit-image

       scikit-image是一个开源的Python包，适用于numpy数组。它实现了用于研究，教育和工业应用的算法和实用工具。即使是那些刚接触Python生态系统的人，它也是一个相当简单直接的库。此代码是由活跃的志愿者社区编写的，具有高质量和同行评审的性质。

       èµ„源

       æ–‡æ¡£é‡Œè®°å½•äº†ä¸°å¯Œçš„例子和实际用例，阅读下面的文档：

       /abidrahmank/OpenCV2-Python-Tutorials

       ç”¨æ³•

       ä¸‹é¢æ˜¯ä¸€ä¸ªä¾‹å­ï¼Œå±•ç¤ºäº†OpenCV-Python使用金字塔方法创建一个名为“Orapple”的新水果图像融合的功能。

       6. SimpleCV

       SimpleCV 也是一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。有了它，你就可以访问几个高性能的计算机视觉库，如OpenCV，而且不需要先学习了解位深度、文件格式、颜色空间等。

       å®ƒçš„学习曲线大大小于OpenCV，正如它们的口号所说“计算机视觉变得简单”。一些支持SimpleCV的观点有：

       å³ä½¿æ˜¯åˆå­¦è€…也可以编写简单的机器视觉测试摄像机、视频文件、图像和视频流都是可互操作的资源

       å®˜æ–¹æ–‡æ¡£éžå¸¸å®¹æ˜“理解，而且有大量的例子和使用案例去学习：

       /hhatto/pgmagick

       ç”¨æ³•

       ä½¿ç”¨pgmagick可以进行的图像处理活动很少，比如：

       å›¾åƒç¼©æ”¾

       è¾¹ç¼˜æå–

       . Pycairo

       Pycairo是图像处理库cairo的一组Python捆绑。Cairo是一个用于绘制矢量图形的2D图形库。矢量图形很有趣，因为它们在调整大小或转换时不会失去清晰度 。Pycairo是cairo的一组绑定，可用于从Python调用cairo命令。

       èµ„源

       Pycairo的GitHub库是一个很好的资源，有关于安装和使用的详细说明。还有一个入门指南，其中有一个关于Pycairo的简短教程。

       åº“：/pygobject/pycairo指南：/open-sciv...，包含人体头部右半部分动脉的扫描数据。

       接下来，我们将创建一个名为volumetexture3d.py的Python脚本，封装OpenGL的三维纹理对象，用于处理体数据。在脚本中，我们定义了一个VolumeTexture3D类，用于处理和渲染体数据。

       通过修改文件夹下的__init__.py文件，配置相关的类和功能，我们实现了一个名为volume_raycast.vs的顶点着色器和名为volume_raycast.fs的片段着色器，用于渲染体数据。在volume_cube.py中，我们创建了一个立方体类，用于展示渲染结果。在volume_viewer.py中，我们编写了主程序，控制窗口的事件，如鼠标移动、滚动和点击，以实现对动脉扫描数据的交互式浏览。

       运行程序后，您可以使用鼠标进行旋转、缩放和移动扫描数据，通过滑动条调整步长和阈值，隐藏或显示世界坐标轴和XZ平面网格。此外，程序允许在任意时刻重置视图，回到初始设置。

       通过本系列文章的学习，您可以掌握使用Python和OpenGL进行数据可视化的技能，从基础的窗口、OpenGL和ImGui的使用，到更高级的模型矩阵、照相机控制、纹理处理和事件处理。此外，文章还提供了大量的参考资源和源代码，帮助您深入理解并实践数据可视化。