基于Java的医疗影像(DICOM)处理与AI辅助诊断系统的构建

基于Java的医疗影像(DICOM)处理与AI辅助诊断系统的构建 大家好,今天我们来探讨如何使用Java构建一个医疗影像(DICOM)处理与AI辅助诊断系统。这是一个复杂而充满挑战的领域,涉及医学影像、数据处理、人工智能等多个学科。本次讲座将侧重于技术实现层面,结合代码示例,深入剖析关键环节。 一、DICOM标准与Java库 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)是医学影像存储和传输的标准。理解DICOM标准是构建系统的基础。DICOM文件包含图像数据和元数据,元数据描述了患者信息、设备信息、扫描参数等。 Java生态系统中,有多个成熟的DICOM处理库可供选择,例如: dcm4che: 功能强大,支持DICOM网络协议、存储、查询等。 ImageJ/Fiji: 侧重于图像处理和分析,也支持DICOM读取。 DICOM4J: 专注于DICOM对象模型的访问和操作。 我们以dcm4che为例,演示如何读取DICOM文件。 1. 添加依赖: 在Maven项目中,添加以下依赖项: <dependency> &lt …