Image（DICOM）データ操作、ビジュアライゼーション、および開発のための良いフレームワーク

Question

DICOMデータ操作、ビジュアライゼーションを扱うプロジェクトを開始する必要があります。いくつかの基礎研究の一環として、医療画像データのデータ操作を行うITK、VTKなどのツールキットがいくつかあることがわかりました。私の質問は、DICOM画像操作（セグメント化&登録）にITK + VTK + QTを使用する方が良い選択か、OpenCVでITKを使用する方が良い選択肢でしょうか？または、私の要件を達成する可能性のある代替ツールキットが存在しますか？

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Answer 1

Dicomには多くのツールキットとフレームワークがあります。それはあなたがしたいことにかかっています。多くの場合

、一番簡単な方法は、私は数十以上あると確信しているなどHoros、3D Slicer、ImageJ、MITK、MeVisLab、ITK Snap、などの既存のアプリケーション/ツールキットのプラグインを構築することです。

あなた自身の医用画像アプリケーションを構築したい場合、上記のほとんどはオープンソースです。これらのうちの1つを採用することで、独自のアプリケーションをゼロから作成しようとする場合に比べて、多くの悲しみ（そしておそらく数年）を節約できます。

アルゴリズムの開発に興味があるなら、Pythonはプロトタイプ言語として適しています。たとえば、numpy、scipy、pydicom、ITK、SimpleITKなどのパッケージを検討してください。 Javaはdcm4cheeです。 C++はQT、ITK、VTKを持っています。

タブレットなどでウェブブラウザで動作するJavaScriptベースのものを実行する場合は、OHIF ViewerまたはCornerstoneなどの進行中のプロジェクトを見てください。

もう1つのこと：a）Dicomデータを扱う、b）操作する、c）視覚化することは、3つの異なることです。あなたのDicomデータを例えばnifti形式に変換するのは簡単です。これは多くの学術分析ツールを開くものです。同様に、Dicom特有のものではない2Dおよび3Dのビジュアライゼーションライブラリが数多くあります。データを正しい形式に変換することです。