医疗数据处理器 (MedicalDataHandler) 是一个面向研究的图形用户界面,用于DICOM数据管理
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
概括
医疗数据处理器简化了用于研究的复杂DICOM数据集的处理,加速了用于深度学习模型的数据准备. 这种工具减少了对自定义编码的需求,使得医疗数据处理更容易获得.
科学领域:
- 医学成像信息学 医学成像信息学
- 放射治疗研究的研究.
- 机器学习在医疗保健中的应用
背景情况:
- 处理DICOM (医学数字成像和通信) 数据用于研究是复杂的,因为格式的复杂性和特定患者的例外情况.
- 需要大量的技术专业知识和仔细的数据处理,以保持下游应用的忠实性.
研究的目的:
- 开发了MedicalDataHandler,以简化DICOM数据的阅读,可视化和处理.
- 旨在减少对高级编码技能的依赖,并促进无需自定义脚本的可重复数据处理.
主要方法:
- 在Python中使用Dear PyGui实现,通过患者UID (唯一标识符) 组织DICOM文件.
- 具有交互式2D/3D可视化,对细分和数据定向的飞行编辑,以及快速转换到NRRD格式.
- 包括元数据检查,重新抽样,霍恩斯菲尔德单位映射和剂量计算功能.
主要成果:
- 通过61个放射治疗患者数据集进行验证,通过消除患者特定编码需求来简化工作流程.
- 成功准备了一个研究准备的数据集,用于训练基于深度学习的剂量预测模型.
- 证明了研究数据的加速准备.
结论:
- 医疗数据处理器有效地管理DICOM数据,加速研究和教育的预处理.
- 它的用户友好的界面和快速转换能力使更广泛的受众能够进行一致和高效的医疗数据处理.
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