在 Simpleware 中分割 DICOM 醫學影像的 5 個高效技巧 ！

DICOM 醫學影像分割可能非常耗時，這也成為了醫學研究、設備設計、術前規劃、3D 列印和電腦臨床試驗工作流程開發的瓶頸。通常，這些過程首先使用電腦斷層掃描 (CT) 或磁振造影 (MRI) 等方式來擷取解剖區域的 DICOM 影像。 DICOM 是一種處理影像和資料的複雜檔案格式，每個 DICOM 研究都有來自採集的多個系列。

Synopsys Simpleware 軟體支援匯入各種 DICOM 檔案並遵守 DICOM 標準，以確保來自 PACS 等來源的資料傳輸安全性。在 Simpleware 軟體中處理 DICOM 資料時，準確重建體積影像所需的最重要資訊是從包含 DICOMDIR 檔案（DICOM 所含內容的摘要）和/或 DICOM 標籤的目錄中提取的。 Simpleware 軟體會自動偵測所選檔案是否有效並擷取必要的系列（單一影像磁碟區）資訊。

 

DICOM 標籤匿名化確保病患資料保密

使用 DICOM 系列通常涉及處理患者影像數據，受 GDPR 和 HIPAA 等保密法規的約束。個人識別資料儲存在 DICOM 標籤中，通常需要在進行任何分段之前進行匿名化。預設情況下，Simpleware 軟體會在匯入過程中匿名化 DICOM 標籤。但是，如果需要為工作流程保留某些成像數據，它還提供了僅對選定的 DICOM 標籤進行匿名化的選項。

Simpleware 軟體中 DICOM 標籤的匿名化選項

 

使用互動式工具加速分割 DICOM 醫學影像

Simpleware 軟體提供了快速的互動式工具，用於處理醫學掃描影像以提取感興趣的區域。影像體積灰階資料（例如來自 CT 或 MRI）被分割以創建一個或多個稱為 Mask 遮罩的體積，然後使用這些體積來識別背景影像內的特定區域。 獲得快速分割的最常見選項包括應用閾值工具來選擇包含感興趣區域（例如心臟或骨骼）的灰階範圍。

在此步驟之後使用「Mask Flood Fill」將刪除任何斷開連接的區域，而「分割區域」則可以刪除或分離其他連接的區域。對於需要精細細節的更高級分割，可以使用 3D 編輯和手動繪畫工具。

這些現成選項也適用於低品質和低對比 DICOM 數據，例如肌肉 CT 掃描或低對比 MRI 數據。在這種情況下，插值工具箱等工具將掃描資料的 3D 繪製與結果的快速插值相結合，以獲得肌肉輪廓。對於 MRI 數據，可以在使用 3D Wrap 濾鏡產生遮罩之前繪製選定的切片，而無需在影像資料的每個切片上進行繪製。

利用 Mask Flood Fill 來獲取感興趣的區域

 

利用 GUI 與腳本編寫簡化 DICOM 影像處理流程

透過在「My Tools」功能區中收集常用的分割工具，可以使大量 DICOM 導入和分割的軟體工作變得更加簡單。 Simpleware 腳本 API 中的腳本選項可用於加速使用 Python 和 C# 的常見工作流程。經驗不足的用戶還可以使用巨集選項記錄步驟，而想要新增自己的過濾器或工具的用戶可以將它們作為插件匯入。同樣，從命令列運行軟體可以更輕鬆地使用重複分段步驟的其他程式來建立工作流程。更有經驗的 Simpleware 軟體使用者有很多選擇來使用小腳本自訂 GUI，這在處理大量相似資料集時效果特別好。

Simpleware 介面顯示「腳本」標籤； (A) 顯示「巨集記錄」選項，(B) 顯示從「日誌」標籤轉換為腳本的選項

 

AI 自動化 DICOM 醫學影像分割

基於 Simpleware AI 的機器學習演算法可以更輕鬆地大幅加速各種解剖結構（例如臀部、膝蓋和心臟）的常見 DICOM 分割工作流程。經過訓練的演算法可以自動對 DICOM 資料進行分段和添加標記，從而減少使用者所需的手動干預量，然後使用者只需查看並進行任何剩餘的編輯即可。這種 DICOM 分割方法的主要優點是，它可以在初始影像處理階段為使用者節省時間，使他們能夠更快地進入工作流程的下一階段，例如醫材植入物設計、3D 列印和 CAE 模擬。

由 AI 驅動的 Simpleware 髖關節 CT 影像處理工具

 

擴大自動化 DICOM 影像分割規模

對於那些分割 DICOM 資料的人來說，擴展其工作流程以適應大型研究變得越來越重要。例如，每月處理數百次掃描以進行手術計劃或電腦建模需要處理大量資料集。

對於這些情況，Simpleware 團隊使用 AI/ML 技術針對特定係列的步驟和要求提供完全客製化的單次檢查解決方案。

透過這種方法，常見的 DICOM 分割任務可以整合到可重複的工作流程中，每月可以擴展到數百或數千個病例，從而可以在不過度延遲的情況下做出針對患者的設計和其他決策。

DICOM 分割可以擴展到數千個案例

 

 

 

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