معرفی شرکت ها


dicomsdl-0.109.1


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

A fast and light-weighted DICOM software development library
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل dicomsdl-0.109.1
نام dicomsdl
نسخه کتابخانه 0.109.1
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Kim, Tae-Sung
ایمیل نویسنده taesung.angel@gmail.com
آدرس صفحه اصلی https://github.com/tsangel/dicomsdl
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/dicomsdl/
مجوز -
## DICOMSDL [![Build status](https://ci.appveyor.com/api/projects/status/cbaefp3pyvie8ilp?svg=true)](https://ci.appveyor.com/project/tsangel/dicomsdl) A fast and light-weighted DICOM software development library. ## Introduction Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) is a standard for managing informations in medical imaging developed by American College of Radiology (ACR) and National Electrical Manufacturers Association (NEMA). It defines a file format and a communication protocol over network. DICOM Software Development Library (DICOM SDL) is a software developed libraries for easy and quick development of an application managing DICOM formatted files. DICOM SDL allows to make programs that read DICOM formatted files without in depth knowledge of DICOM. DICOM SDL is intended to process a huge bunch of DICOM formatted image in high speed. For example, processing 1M+ dicom files for deep learning, speed really matters. To achieve the processing speed, DICOM SDL use an extension written in C++. DICOM SDL works much faster than pure DICOM implementation(see tutorials/timeit_test.ipynb). If your job is simple such as image extraction or get study date, DICOM SDL may be what you want. DICOM SDL can * read DICOM formatted files. * read medical images in DICOM file, if file encodes in raw/jpeg/jpeg2000/RLE/JPEG-LS format. * modify and save into DICOM formatted files. DICOM SDL is especially optimized for reading lots of DICOM formatted files quickly, and would be very useful for scanning and processing huge numbers of DICOM files. DICOM SDL cannot * send/receive DICOM over network. ## Install To install on python, ``` $ pip install -U dicomsdl ``` To get code and compile, ``` $ git clone --recursive https://github.com/tsangel/dicomsdl $ python setup.py install ``` If you want to use AVX2, then set environment USE_AVX2. ``` $ set USER_AVX=ON $ python setup.py install ``` DICOMSDL was successfully compiled and ran on following environments * Microsoft Windows 7/10/11 (x86, x64), Python 3.6-3.11 * Linux x86/x64 (Ubuntu), Python 2.7, 3.5-3.11 * MacOS 10.9+ (x86_64, arm64), Python 3.6-3.11 (No more support python 2.7-3.5 on Windows and MacOS since 0.108.5.) If you have `ImportError` in Microsoft Windows, install [Microsoft Visual C++ Redistributable](https://docs.microsoft.com/en-us/cpp/windows/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170). # Some examples Please look ipynb files in tutorial folder for detailed explanations. ```python >>> import dicomsdl as dicom >>> dset = dicom.open("somefile.dcm") >>> print (dset.Rows, dset.Columns) 512 512 >>> dset.getPixelDataInfo() {'Rows': 512, 'Cols': 512, 'NumberOfFrames': 1, 'SamplesPerPixel': 1, 'PlanarConfiguration': None, 'BitsAllocated': 16, 'BytesAllocated': 2, 'BitsStored': 16, 'PixelRepresentation': True, 'dtype': 'h', 'PhotometricInterpretation': 'MONOCHROME2', 'WindowCenter': None, 'WindowWidth': None, 'RescaleIntercept': -1024.0, 'RescaleSlope': 1.0} >>> dset.pixelData() array([[-3024., -3024., -3024., ..., -3024., -3024., -3024.], [-3024., -3024., -3024., ..., -3024., -3024., -3024.], [-3024., -3024., -3024., ..., -3024., -3024., -3024.], ..., [-3024., -3024., -3024., ..., -3024., -3024., -3024.], [-3024., -3024., -3024., ..., -3024., -3024., -3024.], [-3024., -3024., -3024., ..., -3024., -3024., -3024.]], dtype=float32) >>> dset.pixelData(storedvalue=True) array([[-2000, -2000, -2000, ..., -2000, -2000, -2000], [-2000, -2000, -2000, ..., -2000, -2000, -2000], [-2000, -2000, -2000, ..., -2000, -2000, -2000], ..., [-2000, -2000, -2000, ..., -2000, -2000, -2000], [-2000, -2000, -2000, ..., -2000, -2000, -2000], [-2000, -2000, -2000, ..., -2000, -2000, -2000]], dtype=int16) >>> dset.RescaleIntercept -1024.0 >>> dset['RescaleIntercept'] # another way to get value -1024.0 >>> dset[0x00281052] # yet another way to get value -1024.0 >>> dset.getDataElement('RescaleSlope') <dicomsdl._dicomsdl.DataElement object at 0x10ff5d0f0> >>> dset.getDataElement('RescaleIntercept').toDouble() # yet yet another -1024.0 >>> dset.getDataElement('RescaleIntercept').value() # yet yet yet another -1024.0 >>> print(dset['00540016.0.00180031']) # from another example FDG -- fluorodeoxyglucose >>> print(dset.WindowCenter) # return None if dicom file doesn't have value. None >>> dset.toPilImage().show() ... pop up image ... >>> print(dset.dump()) TAG VR LEN VM OFFSET KEYWORD '00020000' UL 4 1 0x8c 212 # FileMetaInformationGroupLength '00020001' OB 2 1 0x9c '\x00\x01' # FileMetaInformationVersion '00020002' UI 26 1 0xa6 '1.2.840.10008.5.1.4.1.1.2' = CT Image Storage # MediaStorageSOPClassUID ... ```


زبان مورد نیاز

مقدار نام
>=2.7, !=3.0.*, !=3.1.*, !=3.2.*, !=3.3.*, !=3.4.*, <4 Python


نحوه نصب


نصب پکیج whl dicomsdl-0.109.1:

    pip install dicomsdl-0.109.1.whl


نصب پکیج tar.gz dicomsdl-0.109.1:

    pip install dicomsdl-0.109.1.tar.gz