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Top 11 der kostenlosen Linux-DICOM-Viewer für Ärzte

Anonim

DICOM steht für Digital Imaging and Communications in der Medizin und Es ist das internationale offene Bildformat zum Bearbeiten, Speichern, Drucken und Übertragen von Informationen in medizinischen Bildern.

Medizinische Bilder werden bei der Identifizierung und Untersuchung von körperlichen Verletzungen und Krankheiten durch Verfahren wie Röntgenaufnahmen, CT Scans usw.

Dieser Artikel listet die besten kostenlosen Linux-Anwendungen auf, die für die Verarbeitung von Bildern verwendet werden, die von DICOM-Geräten generiert wurden.

1. Amid

Amid ist ein plattformübergreifendes GTK+-Tool zum Anzeigen, Registrieren und Analysieren volumetrischer medizinischer Bildgebungsdatensätze. Es verwendet eine GUI mit einer langen Funktionsliste, darunter das gleichzeitige Laden mehrerer Datensätze, das Generieren von Fly-Through-Filmen als MPEG1-Dateien, ein anisotroper Filterassistent, das unabhängige Schwellwert-Schwellen von Datensätzen und in großen Mengen usw.

AMIDE – Prüfer für medizinische Bildgebungsdaten

2. DicomBrowser

DicomBrowser ist ein Open-Source-Java-basiertes DICOM Metadaten Inspektor- und Modifikator-App. Es wurde von der Neuroinformatics Research Group der Washington University entwickelt, um sich hervorragend für Batch-Anonymisierungen zu eignen.

Es ist plattformübergreifend, kann Tausende von Bildern gleichzeitig laden und verfügt außerdem über eine Befehlszeilenschnittstelle zur Anonymisierungs-Skript-Engine.

DicomBrowser – Anzeigen und Ändern von DICOM-Metadaten

3. 3DimViewer

3DimViewer ist ein plattformübergreifender leichter 3D-Viewer für in C++ geschriebene DICOM-Datensätze. Es ist Open Source mit einem Funktionsumfang, der orthogonale und multiplanare XY-, XZ- und YZ-Ansichten, ein einstellbares Dichtefenster, den Import mehrerer DICOM-Datensätze, 3D-Visualisierung von CT- und MRI-Scans, Oberflächenmodellierung von segmentiertem Gewebe, 3D-Oberflächenwiedergabe, etc.

3DimViewer- 3D-Viewer für medizinisches DICOM

4. dcm4che

Im Gegensatz zu den anderen Titeln auf dieser Liste ist dcm4che eine Java-basierte Suite von Hochleistungsanwendungen, die für Unternehmen im Gesundheitswesen und zusammengestellt wurden Es wird weltweit von Forschern und sowohl in Open-Source- als auch in kommerziellen Anwendungen verwendet.

dcm4che ermöglicht es Ihnen, jeden DICOM-Objekttyp in Standarddateisystemen zu speichern, mit voller Unterstützung für das Client/Server-PACS-Modell, DICOM IODs, mehrere Plattformen und mehrere IHE-Integrationsprofile.

Zu den Funktionen gehören auch eine webbasierte GUI für Administratoren, ein integrierter HL7-Server, der unter anderem auf ADT-, ORU- und ORM-Nachrichtentypen reagieren kann.

DCM4Che – Eine Sammlung von Apps für die IT im Gesundheitswesen

5. XMedcon

XMedcon ist ein Open-Source-Toolkit und eine Bibliothek zur Konvertierung medizinischer Bilder, die hauptsächlich für die Konvertierung rekonstruierter nuklearmedizinischer Bilder entwickelt wurden.

Sie können es verwenden, um nicht unterstützte Dateien ohne Komprimierung zu lesen, die rohen Binär-/ASCII-Bildarrays abzurufen, Pixelwerte zu drucken, PNG für Desktop-Anwendungen zu schreiben und bestimmte Bilder neben anderen Funktionen zu extrahieren/neu anzuordnen .

XMedcon – Konvertierungs-Toolkit für medizinische Bilder

6. Äskulap

Aeskulap ist ein medizinischer Bildbetrachter, der als Open-Source-Alternative zu kommerziellen DICOM-Betrachtern entwickelt wurde und auf glademm, gtkmm basiert , und gconfmm.

Es kann eine Reihe von DICOM-Bildern zur Überprüfung laden und sie auch von Archivknoten (auch bekannt als PACS) über das Netzwerk abrufen.

Aeskulap – DICOM-Bildbetrachter

7. Mango

Mango steht für Mehrbildanalyse-GUI und it bietet Tools für die Bildanalyse in Verbindung mit einer praktischen GUI zur Navigation.

Es kann für ROI-Bearbeitung, Bildstapelung, statistische Analyse, Oberflächenwiedergabe usw. verwendet werden. Sie können auch Filter, Farbtabellen und Dateiformate anpassen, mit Plugins arbeiten und andere Bildformate analysieren, z MINC, NEMA-DES, NIFTI und NIFTI2.

Mango – Multi-Image-Analyse-GUI

8. 3D-Slicer

3D Slicer ist eine funktionsreiche, plattformübergreifende integrierte Anwendung für die Verarbeitung von Bildern, medizinische Bildinformatik und 3D-Visualisierung für klinische Zwecke Forscher, Mediziner und Informatiker.

Sie können den 3D-Slicer für anspruchsvolle manuelle Bearbeitung, automatische Segmentierung, Analyse und Visualisierung von Diffusions-Tensor-Imaging-Daten, Lesen und Schreiben von DICOM-Bildern und anderen Formaten, Stapelverarbeitung mit EMSegment BatchMake et.c.-Filterung und vielen anderen Funktionen verwenden .

3D Slicer – Bildanalyse und wissenschaftliche Visualisierung

9. SMILI

SMILI (ausgesprochen „Smilie“) ist eine leichtgewichtige und plattformübergreifende Open-Source-Bibliothek, die eine Reihe von Klassen zum Erstellen medizinischer Bilder enthält Verarbeitungs- und wissenschaftliche Visualisierungsanwendungen.

Es verfügt sowohl über eine einfache GUI als auch über eine CLI mit Standardverarbeitungsalgorithmen zum Glätten, Schwellwerten, Maskieren usw. von Bildern und Modellen.

SMILI – Einfache Bibliotheksschnittstelle für medizinische Bildgebung

10. openDICOM.NET

openDICOM.NEt ist ein Projekt, das einen völlig neuen Ansatz für DICOM-Bibliotheken implementiert. Es ist in C geschrieben und enthält opendicom-utils für die Arbeit mit Datenwörterbüchern in verschiedenen Formaten.

Zu den Funktionen gehören eine Baumansicht von ACR-NEMA- und DICOM-Inh alten, Unterstützung für den Export von ACR-NEMA- und DICOM-Bildern in verschiedene Bildformate, Bildansicht mit Unterstützung für Einzel- und Mehrfachbilder, sogenannter Bildwechsel Filmmodus, vollständige DICOM 2007-Daten und UID-Wörterbücher usw.

openDICOM.NET

11. Kradview

Kradview ist ein NMR-, DICOM- und Röntgen-kompatibles Bildgebungsgerät, das für Unix-ähnliche Plattformen entwickelt wurde. Sein Zweck besteht darin, das Rendern von DICOM-Bildern unabhängig von ihrer Größe und Zoomstufe zu vereinfachen.

Es wurde ursprünglich von David Santo Orcero im Rahmen seines PhD-Projekts entwickelt und von David del Rio Medina aktualisiert, um eine bessere Rendering-Leistung zu erzielen.

Kradview – Röntgenbildbetrachter

Haben Sie Erfahrung mit der oben aufgeführten Software? Oder vielleicht kennen Sie andere zuverlässige Titel, die wir unserer Liste hinzufügen können. Fühlen Sie sich frei, Ihre Vorschläge und Fragen im Abschnitt unten hinzuzufügen.

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