医院影像PACS系统三维重建技术（获取数据、预处理、重建）
三维后处理功能是临床数字技术中的重要组成部分，在与PACS系统整合后,能帮助医院构建完整的影像管理及三维影像后处理平台，实现在任意PACS终端进行三维影像后处理工作。 三维后处理方案可与PACS系统无缝集成，帮助放射科室整合影像后处理及存储/交换/管理的流程，构建以PACS平台为中心的统一工作流，并通过该平台将实时动态的三维影像延伸至临床科室，帮助放射科室与临床科室更高效合作与...
【PACS】医学影像管理系统源码带三维重建后处理技术
PACS系统，意为影像归档和通信系统。它是应用在医院影像科室的系统，主要的任务就是把日常产生的各种医学影像（包括核磁，CT，超声，各种X光机，各种红外仪、显微仪等设备产生的图像）通过各种接口（模拟，DICOM，网络）以数字化的方式海量保存起来，当需要的时候在一定的授权下能够很快的调回使用，同时增加一些辅助诊断管理功能。它在各种影像设备间传输数据和组织存储数据具有重要作用。 一、PACS....
支持CT、彩色超声、内窥镜检查的医院影像PACS系统源码（三维重建技术）
首先，PACS影像存取与传输系统是以实现医学影像数字化存储、诊断为核心任务，从医学影像设备（如CT、CR、DR、MR、DSA、RF等）获取影像，集中存储、综合管理医学影像及病人相关信息，建立数字化工作流程。其次，PACS系统可实现检查预约、病人信息登记、计算机阅片、影像处理、电子报告书写、胶片打印、数据备份等一系列满足影像科室日常工作的功能。它以灵活的适应性和强大的扩展性为基础，以高效稳定为核心....
PACS系统中的三维重建技术：原理、实现与应用
摘要：随着计算机科学的不断发展，图像识别技术已成为计算机视觉领域的核心研究方向之一。图像识别在许多应用场景中具有广泛的应用价值，如自动驾驶、医学影像分析、智能安防等。近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了显著的突破，尤其是卷积神经网络（CNN）的出现，使得图像识别的准确率得到了显著提高。本论文旨在设计并实现一个基于深度学习的图像识别系统，用于识别和分类图像中的物体。首先，本文对深度学习技术进行....
【C++】支持CT、彩色超声、内窥镜检查de医院影像PACS（三维重建技术）
首先，PACS影像存取与传输系统以实现医学影像数字化存储、诊断为核心任务，从医学影像设备（如CT、CR、DR、MR、DSA、RF等）获取影像，集中存储、综合管理医学影像及病人相关信息，建立数字化工作流程。其次，PACS系统可实现检查预约、病人信息登记、计算机阅片、影像处理、电子报告书写、胶片打印、数据备份等一系列满足影像科室日常工作的功能。它以灵活的适应....
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阿里巴巴达摩院XR实验室致力于探索新一代的移动计算平台，即XR眼镜，以及基于新移动计算平台的互联网应用技术，推动显示、人机交互技术的历史性革命。在“新显示”和“新交互”的场景下探索各种互联网应用，构建一个让人可以沉浸式体验的虚拟世界，并与真实的物理世界融合和联动。同时，XR实验室将着力推动新移动计算平台上的生态建设，丰富新平台的各种消费者内容，促进行业发展。
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