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在这个信息时代高速发展的情况下,很多人会对自己该往哪个方向发展感到迷茫,下面我就浅显的给大家介绍一下五大流行区域的发展前景。大数据的发展前景:当前大数据行业真的是人才稀缺吗?学了几年后,大数据行业会不会产能过剩?大数据行业最终需要什么样的人才?接下来就带你们看看分析结果:当前大数据行业真的是人才稀缺吗?对!未来人才缺口150万,数据分析人才最稀缺。先看大数据人才缺口有多大?根据LinkedIn(领英)发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时,数据分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月。而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据:未来3-5年,中国需要180万数据人才,但目前只有约30万人。大数据行业未来会产能过剩吗?提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整,未来发展会趋集中关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论,其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此,持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由:不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成;数据分析人才仍然极度匮乏。4年之后,舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能,大数据行业也历经整合。近一年间,一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况,部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢?基于数据归属,涉及大数据业务的公司其实有两类:一类是自身拥有数据的甲方公司,如亚马逊、阿里巴巴等;另一类是整合数据资源,提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。对此,LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪表示,第三方服务商提供的更多的是技术或平台,大数据更多还是让甲方公司获益。在王迪看来,大数据业务要产生规模效益,至少要具备三点:算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长,而计算能力实际上已经匀化了,传统企业如果用好了,和大数据创业公司没有区别,甚至计算能力更强,而数据获取方面,很多数据在传统行业内部并没有共享出来,第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的,最后可能谁有数据,谁产生的价值更高。”说白了,数据为王。在2013年,拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家,到2015年,拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬,大数据行业投资热度有所减退,大数据行业是否也存在产能过剩?王迪认为,目前的行业整合属于正常现象,“经过市场的优胜劣汰,第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司,其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看,总的需求量一定是增加的,而对于供给侧,经过行业自然的洗牌,最终会集中在几家优秀的行业公司。”需要什么样的大数据人才?今年3月份,教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单,加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大学,一共35所高校获批该专业。今年开始,部分院校将招收第一届大数据专业本科生。大数据人才培养涉及到两方面问题:交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配;学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。对于第一个问题,“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年,教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业,电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大,但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才,原因何在?职业规划专家姜萌认为,并不是某一个专业对应一个行业热点,而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业,我们到电子商务公司里会发现,不是学电子商务的人在做这些工作,而是每个专业各司其职,比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的,而不是一个人来复合一堆专业特点。”大数据专业的人才培养也同样走复合型路线,复旦大学大数据学院的招生简章显示,学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科,以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科,具备典型的交叉学科特征。LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪指出,“从企业应用的角度来看,大数据行业里从事相关职能的同学背景是各异的,大数据作为一个人才培养方向还在探索中,在这个阶段,高校尝试开设硕士课程是很好的实践,但开设一类的本科专业还为时过早。”另一方面,专业人才培养的周期较长,而行业热点不断更新轮替,中间产生的时间差使得新兴专业的志愿填报具备了一定风险。王迪认为,“从今天的产业实践上看,大数据领域依然是从现有专业中挑选人才,教育和市场发展总是有一定差距的,学生本科四年,加上硕士阶段已经是七年之后的事情了,产业已经演进了很多,而教学大纲并不会跟进得那么快。”因此,尽管大数据的应用前景毋庸置疑,但在人才培养层面,复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路?学校教育如何赶上行业发展速度?这些都是值得进一步商榷的问题。面对热门专业,志愿填报需要注意啥?了解了大数据行业、公司和大数据专业后,姜萌对于考生填报像大数据相关的热门专业,提出了几条建议:报考热的专业和就业热的专业并不一定是重合的,比如软件、计算机、金融,这些专业的就业率实际并没有那么高,地质勘探、石油、遥感等专业,虽然报考上是冷门,但行业需求大,就业率更高。选择热门专业,更需要考虑就业质量。专业就业好,是统计学意义,指的是平均收入水平高,比如金融专业的收入,比其他纯文科专业的平均收入较高,但落实到个体层面,就业情况就不一样了,尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业,但对于考试成绩较低的同学来说,如果去一些普通院校、专科院校学习金融,最后就业情况可能还不如会计专业。志愿填报,除了专业,城市因素也很重要:如果想从事金融、互联网的工作,更适合去一线城市,如果是去三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业,就是各行各业都能用到的专业,比如会计专业,专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市,也可以针对所在城市的行业特点选择专业,比如沿海城市外贸相对发达,选择国际贸易、外语类专业就业情况更好,比如武汉有光谷,选择光电类专业更好就业。最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题,金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学,好专业不见得对所有个体都是好的。java的发展前景:由于Java的诸多优点,Java的发展前景十分广泛。比如,在我们中国的市场,Java无论在企业级应用,还是在面向大众的服务方面都取得了不少进展,在中国的电信、金融等关键性业务中发挥着举足轻重的作用。由于SUN、TBM、Oracle等国际厂商相继推出各种基于Java技术的应用服务器以及各种应用软件,推动了Java在金融、电信、制造等领域日益广泛的应用,如清华大学计算机系利用Java、XML和Web技术研制开发了多个软件平台,东方科技的TongWeb、中创的Inforweb等J2EE应用服务器。由此可见,在巨大市场需求下,企业对于Java人才的渴求已经是不争的事实。你问我火了这么多年的Java语言的发展前景怎么样?那来看看吧Java在WEB、移动设备以及云计算方面前景广阔,随着云计算以及移动领域的扩张,更多的企业在考虑将其应用部署在Java平台上。无论是本地主机,公共云,Java都是目前最适合的选择。;另外在Oracle的技术投资担保下,Java也是企业在云应用方面回避微软平台、在移动应用方面回避苹果公司的一个最佳选择。Java可以参与制作大部分网络应用程序系统,而且与如今流行的WWW浏览器结合很好,这一优点将促进Java的更大范围的推广。因为在未来的社会,信息将会传送的更加快速,这将推动程序向WEB程序方向发展,由于Java具有编写WEB程序的能力,并且Java与浏览器结合良好,这将使得Java前景充满光明的发展。Python的发展前景:Python程序员的发展前景是怎样的?随着Python的技术的流行, Python在为人们带来工作与生活上的便捷后,关注者们开始慢慢关心Python的发展前景与方向。从自身特性看Python发展Python自身强大的优势决定其不可限量的发展前景。Python作为一种通用语言,几乎可以用在任何领域和场合,角色几乎是无限的。Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点,它的面向对象甚至比java和C#、.net更彻底。它是一种很灵活的语言,能帮你轻松完成编程工作。强大的类库支持,使编写文件处理、正则表达式,网络连接等程序变得相当容易。能运行在多种计算机平台和操作系统中,如各位unix,windows,MacOS,OS/2等等,并可作为一种原型开发语言,加快大型程序的开发速度。从企业应用来看Python发展Python被广泛的用在Web开发、运维自动化、测试自动化、数据挖掘等多个行业和领域。一项专业调查显示,75%的受访者将Python视为他们的主要开发语言,反之,其他25%受访者则将其视为辅助开发语言。将Python作为主要开发语言的开发者数量逐年递增,这表明Python正在成为越来越多开发者的开发语言选择。目前,国内不少大企业都已经使用Python如豆瓣、搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝、热酷、土豆、新浪、果壳等;国外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook、工业光魔、红帽等都在应用Python完成各种各样的任务。从市场需求与薪资看Python发展Python得到越来越多公司的青睐,使得Python人才需求逐年增加,从市场整体需求来看,Python在招聘市场上的流行程度也是在逐步上升的,工资水平也是水涨船高。据统计Python平均薪资水平在12K,随着经验的提升,薪资也是逐年增长。学习Python的程序员,除去Python开发工程师、Python高级工程师、Python自动化测试外,也能够朝着Python游戏开发工程师、SEO工程师、Linux运维工程师等方向发展,发展方向较为多元化。随着Python的流行,带动的是它的普及以及市场需求量,所以现在学习Python是个不错的时机。区块链的发展前景:区块链开发 ? 155---0116---2665 ?可是区块链技术到底是什么,大多数人都是模糊没有概念。通俗来讲,如果我们把数据库假设成一本账本,读写数据库就可以看做一种记账的行为,区块链技术的原理就是在一段时间内找出记账最快最好的人,由这个人来记账,然后将账本的这一页信息发给整个系统里的其他所有人。区块链技术也称分布式账本(或账簿)技术,属于互联网数据库技术,由参与者共同完成数据库记录,特点是去中心化和公开透明。此外,在每个区块的信息写入并获得认可后,整个区块链数据库完整保存在互联网的节点中,难以被修改,因此数据库的安全性极高。人们普遍认为,区块链技术是实现数字产品(如货币和知识产权)快速、安全和透明地对等(P2P)转账或转让的重要手段。在以色列Zen Protocol公司,区块链应用软件开发专家阿希尔·曼宁介绍说,他们公司正在开发Zen区块链平台,其将用于支持金融产品在无中介的环境下自动和自由交易。通常,人们将钱存放在银行,依靠银行管理自己的资金。但是,在支配资金时往往会受到银行规定的限制,或在汇款时存在耗时长、费用高等问题。区块链技术平台将让人们首次拥有自己管理和支配钱财的能力,他相信去中心化金融管理体系具有广阔的市场,有望极大地改变传统的金融市场。2018年伊始这一轮区块链的热潮,主要起源于虚拟货币的炒作热情。站在风口,区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后,下一代颠覆性的核心技术。很多人不禁要问“区块链又和比特币又是什么关系?”记者查询了大量资料发现,比特币2009年被一位名叫中本聪的人提出,之后比特币这套去中心化的机制一直稳定运行,这引起很多人对这套历史上并不存在的运行机制强烈关注。于是人们把从比特币技术抽象提取出来的技术运用于其他领域,称之为区块链。这过程就好像人们先发明了面条,然后人们发现其背后面粉不仅可以做面条还可以做馒头、面包。比特币是面条,区块链是面粉。也就是说,区块链和比特币的关系即比特币算是区块链技术的一种应用,或者说一种使用了区块链技术的产品形态。而说到区块链不得不说的就是ICO,它是一种公开发行的初始数字货币。对于投资人来说,出于对市场信号的敏感和长期关注价值投资项目,目前炙手可热的区块链也成为诸多投资人关注的新兴项目之一。“区块链对于我们来说就是省去了中间环节,节约了交易成本,节省了交易时间,但是目前来看各方面环境还不够成熟,有待观望。”一位投资人这样说道。记者发现,在春节期间,不少互金圈的朋友熬夜到凌晨进入某个探讨区块链的微信群热聊,此群还吸引了不少知名人士,诸如明星加入,同时还有大咖在群里解读区块链的投资方式和未来发展等等。一时间,关于区块链的讨论群接二连三出现,也引发了各个行业对区块链的关注。出于对于区块链技术懵懂的状态,记者追问了身边的一些互金圈的朋友,为何如此痴迷区块链?多数朋友认为“区块链能赚钱,抱着试试看的心态,或许能像之前比特币一样从中获取收益。”显然,区块链技术具有广阔的应用潜力,但是在其逐步进入社会改善民众生活的过程中,也面临许多的问题,需要积极去寻求相应的对策,最终让其发挥出潜力。只有这样,10年或20年后人们才能真正享受区块链技术创造的美好环境。人工智能的发展前景:人工智能产业是智能产业发展的核心,是其他智能科技产品发展的基础,国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。科技部部长万钢3月10日表示,加快实施新一代人工智能科学基础的关键技术系统集成研发,使那些研发成果尽快能够进入到开放平台,在开放使用中再一次把它增强完善。万钢称,马上就要发布人工智能项目指南和细则,来突破基础前沿理论关键部分的技术。人工智能发展趋势据前瞻产业研究院《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》指出,2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元,随着国家规划的出台,各地人工智能相关建设将逐步启动,预计到2020年,中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元,增长率达到26.2%。报告认为,从产业投资回报率分析,智能安防、智能驾驶等领域的快速发展都将刺激计算机视觉分析类产品的需求,使得计算机视觉领域具备投资价值;而随着中国软件集成水平和人们生活水平的提高,提供教育、医疗、娱乐等专业化服务的服务机器人和智能无人设备具备投资价值。人工智能现状当前,人工智能受到的关注度持续提升,大量的社会资本和智力、数据资源的汇集驱动人工智能技术研究不断向前推进。从发展层次来看,人工智能技术可分为计算智能、感知智能和认知智能。当前,计算智能和感知智能的关键技术已经取得较大突破,弱人工智能应用条件基本成熟。但是,认知智能的算法尚未突破,前景仍不明朗。今年,随着智力资源的不断汇集,人工智能核心技术的研究重点可能将从深度学习转为认知计算,即推动弱人工智能向强人工智能不断迈进。一方面,在人工智能核心技术方面,在百度等大型科技公司和北京大学、清华大学等重点院校的共同推动下,以实现强人工智能为目标的类脑智能有望率先突破。另一方面,在人工智能支撑技术方面,量子计算、类脑芯片等核心技术正处在从科学实验向产业化应用的转变期,以数据资源汇集为主要方向的物联网技术将更加成熟,这些技术的突破都将有力推动人工智能核心技术的不断演进。工业大数据2022 年我国工业大数据有望突破 1200 亿元, 复合增速 42%。 工业大数据是提升制造智能化水平,推动中国制造业转型升级的关键动力,具体包括企业信息化数据、工业物联网数据,以及外部跨界数据。其中,企业信息化和工业物联网中机器产生的海量时序数据是工业数据的主要来源。工业大数据不仅可以优化现有业务,实现提质增效,而且还有望推动企业业务定位和盈利模式发生重大改变,向个性化定制、智能化生产、网络化协同、服务化延伸等智能化场景转型。预计到 2022 年,中国工业大数据市场规模有望突破 1200亿元,年复合增速 42%。IT的未来是人工智能这是一个指数级增长的时代。过去几十年,信息技术的进步相当程度上归功于芯片上晶体管数目的指数级增加,及由此带来的计算力的极大提升。这就是所谓的摩尔定律。在互联网时代,互联的终端数也是超线性的增长,而网络的效力大致与联网终端数的平方成正比。今天,大数据时代产生的数据正在呈指数级增加。在指数级增长的时代,我们可能会高估技术的短期效应,而低估技术的长期效应。历史的经验告诉我们,技术的影响力可能会远远的超过我们的想象。未来的计算能力人工智能需要强大的计算能力。计算机的性能过去30年提高了一百万倍。随着摩尔定律逐渐趋于物理极限,未来几年,我们期待一些新的技术突破。先谈一下类脑计算。传统计算机系统,长于逻辑运算,不擅长模式识别与形象思维。构建模仿人脑的类脑计算机芯片,我们今天可以以极低的功耗,模拟100万个神经元,2亿5千万个神经突触。未来几年,我们会看到类脑计算机的进一步的发展与应用随着互联网的普及、传感器的泛在、大数据的涌现、电子商务的发展、信息社区的兴起,数据和知识在人类社会、物理空间和信息空间之间交叉融合、相互作用,人工智能发展所处信息环境和数据基础发展了巨大的变化。伴随着科学基础和实现载体取得新的突破,类脑计算、深度学习、强化学习等一系列的技术萌芽预示着内在动力的成长,人工智能的发展已进入一个新的阶段。发展发展前景好,代表你现在学习会比后来者起步快,占有更大的优势,当然,你也要明白兴趣是最好的老师,选择自己感兴趣的相信你学的会更加而牢固。记住,最重要的一点:方向最重要!!!希望大家多多关注. ,加微信zhanglindashuju 可以获取更多资料哦作者:失色的瞳孔链接:https://juejin.im/post/5b1a6531e51d45067e6fc24a来源:掘金著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

孟志昂 2019-12-02 01:45:13 0 浏览量 回答数 0

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break; 11 case "0002,0013"://文件生成程序的标题 12 return "SH"; 13 break; 14 case "0008,0005"://文本编码 15 return "CS"; 16 break; 17 case "0008,0008": 18 return "CS"; 19 break; 20 case "0008,1032"://成像时间 21 return "SQ"; 22 break; 23 case "0008,1111": 24 return "SQ"; 25 break; 26 case "0008,0020"://检查日期 27 return "DA"; 28 break; 29 case "0008,0060"://成像仪器 30 return "CS"; 31 break; 32 case "0008,0070"://成像仪厂商 33 return "LO"; 34 break; 35 case "0008,0080": 36 return "LO"; 37 break; 38 case "0010,0010"://病人姓名 39 return "PN"; 40 break; 41 case "0010,0020"://病人id 42 return "LO"; 43 break; 44 case "0010,0030"://病人生日 45 return "DA"; 46 break; 47 case "0018,0060"://电压 48 return "DS"; 49 break; 50 case "0018,1030"://协议名 51 return "LO"; 52 break; 53 case "0018,1151": 54 return "IS"; 55 break; 56 case "0020,0010"://检查ID 57 return "SH"; 58 break; 59 case "0020,0011"://序列 60 return "IS"; 61 break; 62 case "0020,0012"://成像编号 63 return "IS"; 64 break; 65 case "0020,0013"://影像编号 66 return "IS"; 67 break; 68 case "0028,0002"://像素采样1为灰度3为彩色 69 return "US"; 70 break; 71 case "0028,0004"://图像模式MONOCHROME2为灰度 72 return "CS"; 73 break; 74 case "0028,0010"://row高 75 return "US"; 76 break; 77 case "0028,0011"://col宽 78 return "US"; 79 break; 80 case "0028,0100"://单个采样数据长度 81 return "US"; 82 break; 83 case "0028,0101"://实际长度 84 return "US"; 85 break; 86 case "0028,0102"://采样最大值 87 return "US"; 88 break; 89 case "0028,1050"://窗位 90 return "DS"; 91 break; 92 case "0028,1051"://窗宽 93 return "DS"; 94 break; 95 case "0028,1052": 96 return "DS"; 97 break; 98 case "0028,1053": 99 return "DS"; 100 break; 101 case "0040,0008"://文件夹标签 102 return "SQ"; 103 break; 104 case "0040,0260"://文件夹标签 105 return "SQ"; 106 break; 107 case "0040,0275"://文件夹标签 108 return "SQ"; 109 break; 110 case "7fe0,0010"://像素数据开始处 111 return "OW"; 112 break; 113 default: 114 return "UN"; 115 break; 116 } 117 } 复制代码 最关键的两个tag: 0002,0010 普通tag的读取方式 little字节序还是big字节序 隐式VR还是显示VR。由它的值决定 复制代码 1 switch (VFStr) 2 { 3 case "1.2.840.10008.1.2.10"://显示little 4 isLitteEndian = true; 5 isExplicitVR = true; 6 break; 7 case "1.2.840.10008.1.2.20"://显示big 8 isLitteEndian = false; 9 isExplicitVR = true; 10 break; 11 case "1.2.840.10008.1.20"://隐式little 12 isLitteEndian = true; 13 isExplicitVR = false; 14 break; 15 default: 16 break; 17 } 复制代码 7fe0,0010 像素数据开始处 整理 根据以上的分析相信解析一个dicom格式文件的过程已经很清晰了吧 第一步:跳过128字节导言部分,并读取"DICM"4个字符 以确认是dicom格式文件 第二步:读取第一部分 也就是非常重要的文件元dataElement 。读取所有0002开头的tag 并根据0002,0010的值确定传输语法。文件元tag部分的数据元素都是以显示VR的方式表示的 读取它的值 也就是字节码处理 别告诉我说你不会字节码处理哈。传输语法 说得那么官方,你就忽悠吧 其实就确定两个东西而已 1字节序 这个基本上都是little字节序。举个例子吧十进制数 35280 用十六进制表示是0xff00 但是存储到文件中你用十六进制编辑器打开你看到的是这个样子00ff 这就是little字节序。平常我们用的x86PC在windows下都是little字节序 包括AMD的CPU。别太较真 较真的话这个问题又可以写篇博客了。 2确定从0002以后的dataElement的VR是显示还是隐式。说来说去0002,0010的值就 那么固定几个 并且只能是那么几个 这些都在那个北美放射学会定义的dicom标准的第六章 有说明 : 1.2.840.10008.1.2 Implicit VR Little Endian: Default Transfer Syntax for DICOM Transfer Syntax 1.2.840.10008.1.2.1 Explicit VR Little Endian Transfer Syntax 1.2.840.10008.1.2.2 Explicit VR Big Endian Transfer Syntax 上面的那段代码其实就是这个表格的实现,讲到这里你会觉得多么的坑爹啊 是的dicom面向对象的破概念非常烦的。 第三步:读取普通tag 直到搜寻到7fe0,0010 这个最巨体的存储图像数据的 dataElement 它一个顶别人几十个 上百个。我们在前一步已经把VR是显示还是隐式确定 通过前面的图 ,也就是字节码处理而已无任何压力。显示情况下根据VR 和Len 确定数据类型 跟数据长度直接读取就可以了。隐式情况下这破玩艺儿有点烦,只能根据tag 字典确定它是什么VR再才能读取。关于这个字典也在dicom标准的第六章。上面倒数第二段代码已经把重要的字典都列了出来。 第四步:读取灰度像素数据并调窗 以GDI的方式显示出来。 说实话开始我还以为dicom这种号称医学什么影像的专家制定出来的标准 读取像素数据应该有难度吧 结果没想到这么的傻瓜。直接按像素从左到右从上到下 一行行依次扫描。两个字节表示1个像素普通Dicom格式存储的是16位的灰度图像,其实有效数据只有12位,除去0 所以最高值是2047。比如CT值 从-1000到+1000,空气的密度为-1000 水的密度为0 金属的密度为+1000 总共的值为2000 调窗技术: 即把12级灰度的数据 通过调节窗宽窗位并让他在RGB模式下显示出来。还技术呢 说实话这个也是没什么技术含量的所谓的技术,两句代码给你整明白。 调节窗宽窗位到底什么意思,12位的数据那么它总共有2047个等级的灰度 没有显示设备可以体现两千多级的明暗度 就算有我们肉眼也无法分辨更无法诊断。我们要诊断是要提取关键密度值的数据 在医院放射科呆久了你一定经常听医生讲什么骨窗 肺窗 之类的词儿,这就是指的这个“窗”。比如有病人骨折了打了钢板我们想看金属部分来诊断 那么我们应该抓取CT值从800到1000 密度的像素 也就是灰度值 然后把它放到RGB模式下显示,低于800的不论值大小都显示黑色 高于1000的不论值大小都显示白色。 通过以上例子那么这个范围1000-800=200 这个200表示窗宽,800+(200/2)这个表示窗位 一句话,从2047个等级的灰度里选取一个范围放到0~255的灰度环境里显示。 怎样把12位灰度影射到8位灰度显示出来呢,还怎么显示 上面方法都给说明了基本上算半成品了。联想到角度制弧度制,设要求的8位灰度值为x 已知的12位灰度值为y那么:x/255=y/2047 那么x=255y/2047 原理不多讲 等比中项十字相乘法 这个是初中的知识哈。初中没读过的童鞋飘过。。。 原理过程讲完了 代码走起 复制代码 1 class DicomHandler 2 { 3 string fileName = ""; 4 Dictionary tags = new Dictionary();//dicom文件中的标签 5 BinaryReader dicomFile;//dicom文件流 6 7 //文件元信息 8 public Bitmap gdiImg;//转换后的gdi图像 9 UInt32 fileHeadLen;//文件头长度 10 long fileHeadOffset;//文件数据开始位置 11 UInt32 pixDatalen;//像素数据长度 12 long pixDataOffset = 0;//像素数据开始位置 13 bool isLitteEndian = true;//是否小字节序(小端在前 、大端在前) 14 bool isExplicitVR = true;//有无VR 15 16 //像素信息 17 int colors;//颜色数 RGB为3 黑白为1 18 public int windowWith = 2048, windowCenter = 2048 / 2;//窗宽窗位 19 int rows, cols; 20 public void readAndShow(TextBox textBox1) 21 { 22 if (fileName == string.Empty) 23 return; 24 dicomFile = new BinaryReader(File.OpenRead(fileName)); 25 26 //跳过128字节导言部分 27 dicomFile.BaseStream.Seek(128, SeekOrigin.Begin); 28 29 if (new string(dicomFile.ReadChars(4)) != "DICM") 30 { 31 MessageBox.Show("没有dicom标识头,文件格式错误"); 32 return; 33 } 34 35 36 tagRead(); 37 38 IDictionaryEnumerator enor = tags.GetEnumerator(); 39 while (enor.MoveNext()) 40 { 41 if (enor.Key.ToString().Length > 9) 42 { 43 textBox1.Text += enor.Key.ToString() + "rn"; 44 textBox1.Text += enor.Value.ToString().Replace('0', ' '); 45 } 46 else 47 textBox1.Text += enor.Key.ToString() + enor.Value.ToString().Replace('0', ' ') + "rn"; 48 } 49 dicomFile.Close(); 50 } 51 public DicomHandler(string _filename) 52 { 53 fileName = _filename; 54 } 55 56 public void saveAs(string filename) 57 { 58 switch (filename.Substring(filename.LastIndexOf('.'))) 59 { 60 case ".jpg": 61 gdiImg.Save(filename, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg); 62 break; 63 case ".bmp": 64 gdiImg.Save(filename, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Bmp); 65 break; 66 case ".png": 67 gdiImg.Save(filename, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Png); 68 break; 69 default: 70 break; 71 } 72 } 73 public bool getImg( )//获取图像 在图像数据偏移量已经确定的情况下 74 { 75 if (fileName == string.Empty) 76 return false; 77 78 int dataLen, validLen;//数据长度 有效位 79 int imgNum;//帧数 80 81 rows = int.Parse(tags["0028,0010"].Substring(5)); 82 cols = int.Parse(tags["0028,0011"].Substring(5)); 83 84 colors = int.Parse(tags["0028,0002"].Substring(5)); 85 dataLen = int.Parse(tags["0028,0100"].Substring(5)); 86 validLen = int.Parse(tags["0028,0101"].Substring(5)); 87 88 gdiImg = new Bitmap(cols, rows); 89 90 BinaryReader dicomFile = new BinaryReader(File.OpenRead(fileName)); 91 92 dicomFile.BaseStream.Seek(pixDataOffset, SeekOrigin.Begin); 93 94 long reads = 0; 95 for (int i = 0; i < gdiImg.Height; i++) 96 { 97 for (int j = 0; j < gdiImg.Width; j++) 98 { 99 if (reads >= pixDatalen) 100 break; 101 byte[] pixData = dicomFile.ReadBytes(dataLen / 8 * colors); 102 reads += pixData.Length; 103 104 Color c = Color.Empty; 105 if (colors == 1) 106 { 107 int grayGDI; 108 109 double gray = BitConverter.ToUInt16(pixData, 0); 110 //调窗代码,就这么几句而已 111 //1先确定窗口范围 2映射到8位灰度 112 int grayStart = (windowCenter - windowWith / 2); 113 int grayEnd = (windowCenter + windowWith / 2); 114 115 if (gray < grayStart) 116 grayGDI = 0; 117 else if (gray > grayEnd) 118 grayGDI = 255; 119 else 120 { 121 grayGDI = (int)((gray - grayStart) * 255 / windowWith); 122 } 123 124 if (grayGDI > 255) 125 grayGDI = 255; 126 else if (grayGDI < 0) 127 grayGDI = 0; 128 c = Color.FromArgb(grayGDI, grayGDI, grayGDI); 129 } 130 else if (colors == 3) 131 { 132 c = Color.FromArgb(pixData[0], pixData[1], pixData[2]); 133 } 134 135 gdiImg.SetPixel(j, i, c); 136 } 137 } 138 139 dicomFile.Close(); 140 return true; 141 } 142 void tagRead()//不断读取所有tag 及其值 直到碰到图像数据 (7fe0 0010 ) 143 { 144 bool enDir = false; 145 int leve = 0; 146 StringBuilder folderData = new StringBuilder();//该死的文件夹标签 147 string folderTag = ""; 148 while (dicomFile.BaseStream.Position + 6 < dicomFile.BaseStream.Length) 149 { 150 //读取tag 151 string tag = dicomFile.ReadUInt16().ToString("x4") + "," + 152 dicomFile.ReadUInt16().ToString("x4"); 153 154 string VR = string.Empty; 155 UInt32 Len = 0; 156 //读取VR跟Len 157 //对OB OW SQ 要做特殊处理 先置两个字节0 然后4字节值长度 158 //------------------------------------------------------这些都是在读取VR一步被阻断的情况 159 if (tag.Substring(0, 4) == "0002")//文件头 特殊情况 160 { 161 VR = new string(dicomFile.ReadChars(2)); 162 163 if (VR == "OB" || VR == "OW" || VR == "SQ" || VR == "OF" || VR == "UT" || VR == "UN") 164 { 165 dicomFile.BaseStream.Seek(2, SeekOrigin.Current); 166 Len = dicomFile.ReadUInt32(); 167 } 168 else 169 Len = dicomFile.ReadUInt16(); 170 } 171 else if (tag == "fffe,e000" || tag == "fffe,e00d" || tag == "fffe,e0dd")//文件夹标签 172 { 173 VR = "**"; 174 Len = dicomFile.ReadUInt32(); 175 } 176 else if (isExplicitVR == true)//有无VR的情况 177 { 178 VR = new string(dicomFile.ReadChars(2)); 179 180 if (VR == "OB" || VR == "OW" || VR == "SQ" || VR == "OF" || VR == "UT" || VR == "UN") 181 { 182 dicomFile.BaseStream.Seek(2, SeekOrigin.Current); 183 Len = dicomFile.ReadUInt32(); 184 } 185 else 186 Len = dicomFile.ReadUInt16(); 187 } 188 else if (isExplicitVR == false) 189 { 190 VR = getVR(tag);//无显示VR时根据tag一个一个去找 真烦啊。 191 Len = dicomFile.ReadUInt32(); 192 } 193 //判断是否应该读取VF 以何种方式读取VF 194 //-------------------------------------------------------这些都是在读取VF一步被阻断的情况 195 byte[] VF = { 0x00 }; 196 197 if (tag == "7fe0,0010")//图像数据开始了 198 { 199 pixDatalen = Len; 200 pixDataOffset = dicomFile.BaseStream.Position; 201 dicomFile.BaseStream.Seek(Len, SeekOrigin.Current); 202 VR = "UL"; 203 VF = BitConverter.GetBytes(Len); 204 } 205 else if ((VR == "SQ" && Len == UInt32.MaxValue) || (tag == "fffe,e000" && Len == UInt32.MaxValue))//靠 遇到文件夹开始标签了 206 { 207 if (enDir == false) 208 { 209 enDir = true; 210 folderData.Remove(0, folderData.Length); 211 folderTag = tag; 212 } 213 else 214 { 215 leve++;//VF不赋值 216 } 217 } 218 else if ((tag == "fffe,e00d" && Len == UInt32.MinValue) || (tag == "fffe,e0dd" && Len == UInt32.MinValue))//文件夹结束标签 219 { 220 if (enDir == true) 221 { 222 enDir = false; 223 } 224 else 225 { 226 leve--; 227 } 228 } 229 else 230 VF = dicomFile.ReadBytes((int)Len); 231 232 string VFStr; 233 234 VFStr = getVF(VR, VF); 235 236 //----------------------------------------------------------------针对特殊的tag的值的处理 237 //特别针对文件头信息处理 238 if (tag == "0002,0000") 239 { 240 fileHeadLen = Len; 241 fileHeadOffset = dicomFile.BaseStream.Position; 242 } 243 else if (tag == "0002,0010")//传输语法 关系到后面的数据读取 244 { 245 switch (VFStr) 246 { 247 case "1.2.840.10008.1.2.10"://显示little 248 isLitteEndian = true; 249 isExplicitVR = true; 250 break; 251 case "1.2.840.10008.1.2.20"://显示big 252 isLitteEndian = false; 253 isExplicitVR = true; 254 break; 255 case "1.2.840.10008.1.20"://隐式little 256 isLitteEndian = true; 257 isExplicitVR = false; 258 break; 259 default: 260 break; 261 } 262 } 263 for (int i = 1; i <= leve; i++) 264 tag = "--" + tag; 265 //------------------------------------数据搜集代码 266 if ((VR == "SQ" && Len == UInt32.MaxValue) || (tag == "fffe,e000" && Len == UInt32.MaxValue) || leve > 0)//文件夹标签代码 267 { 268 folderData.AppendLine(tag + "(" + VR + "):" + VFStr); 269 } 270 else if (((tag == "fffe,e00d" && Len == UInt32.MinValue) || (tag == "fffe,e0dd" && Len == UInt32.MinValue)) && leve == 0)//文件夹结束标签 271 { 272 folderData.AppendLine(tag + "(" + VR + "):" + VFStr); 273 tags.Add(folderTag + "SQ", folderData.ToString()); 274 } 275 else 276 tags.Add(tag, "(" + VR + "):" + VFStr); 277 } 278 } 279 } 复制代码 好了收工。 测试下成果 复制代码 1 if (openFileDialog1.ShowDialog() != DialogResult.OK) 2 return; 3 4 string fileName = openFileDialog1.FileName; 5 6 handler = new DicomHandler(fileName); 7 8 handler.readAndShow(textBox1); 9 10 this.Text = "DicomViewer-" + openFileDialog1.FileName; 11 12 13 backgroundWorker1.RunWorkerAsync(); 复制代码 这里处理gdi位图的时候直接用的setPix 处理速度比较慢所以用了backgroundWorker,实际应用中请使用内存缓冲跟指针的方式 否则效率低了是得不到客户的认可的哦,gdi位图操作可使用lockBits加指针的方式 ,12位的灰度像素数据可以第一次读取后缓存到内存中 以方便后面调窗的快速读取 优化这点代码也不难哈 对指针什么的熟点就行了,前几章都有。 这是ezDicom 经过公认测试的软件 我们来跟他对比一下,打开 调窗测试,我们注意到两个东西 在没有窗宽窗位时 默认窗宽是2047+1即2048 窗位是2048/2即1024 直观的感受是调窗宽像在调图像对比度 ,调窗位像在调图像亮度。 窗宽为255的时候图像是最瑞丽的 因为255其实就是8位图像的默认窗宽。 注意窗位那里有小小区别,ez窗位显示的是根据1024那里为0开始偏移 而我的程序是根据窗宽中间值没有偏移 没有偏移的情况稍微符合逻辑点吧。 但是可以看到原理是一样的 结果是一样的。

爵霸 2019-12-02 02:13:35 0 浏览量 回答数 0
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