Jove
Visualize
Contáctanos
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Videos de Conceptos Relacionados

Data Reporting and Recording01:24

Data Reporting and Recording

Reporting and recording are crucial in data documentation. The timely, thorough, and accurate documentation of facts is essential when recording patient data. Failure to record findings during an assessment or interpretation of a problem will result in loss of information and make the patient document unreliable. The reader is left with general impressions if the information is not specific. A recording is documenting data of the individual's health information in a traceable, secure, and...
Statistical Software for Data Analysis and Clinical Trials01:12

Statistical Software for Data Analysis and Clinical Trials

Statistical software is pivotal in data analysis and clinical trials by providing tools to analyze data, draw conclusions, and make predictions. These software packages range from simple data management applications to complex analytical platforms, supporting various statistical tests, models, and simulation techniques. Their significance lies in their ability to handle vast amounts of data with precision and efficiency, enabling researchers to validate hypotheses, identify trends, and make...

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por
Same author

Correction: RAPID-LC: rapid evidence-to-practice uptake of large core thrombectomy across a stroke consortium.

Journal of neurology·2026
Same author

Software engineers develop better clinical applications than physicists with coding skills.

Journal of applied clinical medical physics·2026
Same author

Comprehensive evaluation of a deep learning-based synthetic CT model for MR-only radiotherapy across multiple anatomical sites.

Physics and imaging in radiation oncology·2026
Same author

Artificial Intelligence in Image Assisted Radiation Oncology.

Cancers·2026
Same author

Toward universal dose prediction: A multi-scale, multi-objective framework for sequential boost radiotherapy.

Medical physics·2026
Same author

Strategies for enhancing delivery efficiency on MR-Linac: A dosimetric study and historical plan review.

Journal of applied clinical medical physics·2026

Video Experimental Relacionado

Updated: Jun 29, 2026

Expedited Radiation Biodosimetry by Automated Dicentric Chromosome Identification ADCI and Dose Estimation
10:33

Expedited Radiation Biodosimetry by Automated Dicentric Chromosome Identification ADCI and Dose Estimation

Published on: September 4, 2017

16.4K

MedicalDataHandler, una interfaz gráfica de usuario orientada a la investigación para la gestión de datos DICOM

Austen Maniscalco1,2, Yang Kyun Park1,2, Andrew Godley1,2

  • 1Medical Artificial Intelligence and Automation (MAIA) Laboratory, University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, Texas, USA.

Medical physics
|December 31, 2025
PubMed
Resumen

MedicalDataHandler simplifica el procesamiento de complejos conjuntos de datos DICOM para la investigación, acelerando la preparación de datos para modelos de aprendizaje profundo. Esta herramienta reduce la necesidad de codificación personalizada, haciendo que el manejo de datos médicos sea más accesible.

Palabras clave:
DICOMImágenes Médicas Digitales y Comunicaciones en MedicinaGUIPythonanálisis de datosgestión de datosprocesamiento de datosinterfaz gráfica de usuariodatos médicosherramienta de investigación

Más Videos Relacionados

ExCYT: A Graphical User Interface for Streamlining Analysis of High-Dimensional Cytometry Data
05:12

ExCYT: A Graphical User Interface for Streamlining Analysis of High-Dimensional Cytometry Data

Published on: January 16, 2019

11.8K
Analysis of Multidimensional Microscopy Data Using Cell-ACDC
06:17

Analysis of Multidimensional Microscopy Data Using Cell-ACDC

Published on: November 7, 2025

421

Videos de Experimentos Relacionados

Last Updated: Jun 29, 2026

Expedited Radiation Biodosimetry by Automated Dicentric Chromosome Identification ADCI and Dose Estimation
10:33

Expedited Radiation Biodosimetry by Automated Dicentric Chromosome Identification ADCI and Dose Estimation

Published on: September 4, 2017

16.4K
ExCYT: A Graphical User Interface for Streamlining Analysis of High-Dimensional Cytometry Data
05:12

ExCYT: A Graphical User Interface for Streamlining Analysis of High-Dimensional Cytometry Data

Published on: January 16, 2019

11.8K
Analysis of Multidimensional Microscopy Data Using Cell-ACDC
06:17

Analysis of Multidimensional Microscopy Data Using Cell-ACDC

Published on: November 7, 2025

421

Área de la Ciencia:

  • Informática de imágenes médicas
  • Investigación en radioterapia
  • Aprendizaje automático en atención médica

Sus antecedentes:

  • El procesamiento de datos DICOM (Imágenes Médicas Digitales y Comunicaciones en Medicina) para la investigación es complejo debido a las sutilezas del formato y las excepciones específicas del paciente.
  • Requiere una experiencia técnica significativa y un manejo cuidadoso de los datos para mantener la fidelidad para las aplicaciones posteriores.

Objetivo del estudio:

  • Se desarrolló MedicalDataHandler para simplificar la lectura, visualización y procesamiento de datos DICOM.
  • El objetivo es reducir la dependencia de habilidades avanzadas de codificación y promover el manejo de datos reproducible sin scripts personalizados.

Principales métodos:

  • Implementado en Python usando Dear PyGui, organizando archivos DICOM por UID (Identificadores Únicos) de paciente.
  • Presenta visualización interactiva 2D/3D, edición sobre la marcha de segmentación y orientación de datos, y conversión rápida al formato NRRD.
  • Incluye inspección de metadatos, remuestreo, mapeo de Unidades de Hounsfield y funcionalidades de cálculo de dosis.

Principales resultados:

  • Validado con 61 conjuntos de datos de pacientes de radioterapia, optimizando el flujo de trabajo al eliminar la necesidad de codificación específica del paciente.
  • Se preparó con éxito un conjunto de datos listo para la investigación para entrenar un modelo de predicción de dosis basado en aprendizaje profundo.
  • Se demostró una preparación de datos acelerada para la investigación.

Conclusiones:

  • MedicalDataHandler gestiona eficientemente los datos DICOM, acelerando el preprocesamiento para la investigación y la educación.
  • Su interfaz fácil de usar y sus capacidades de conversión rápida empoderan a una audiencia más amplia para un manejo de datos médicos consistente y eficiente.