【亲测免费】 dcm4che 开源项目教程
1. 项目介绍
dcm4che 是一个用 Java 实现的 DICOM 协议的开源实现。DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)是医学影像和通信的标准协议,广泛应用于医疗行业。dcm4che 提供了完整的 DICOM 工具包和库,支持 DICOM 文件的创建、传输、存储和检索等功能。
项目的主要特点包括:
- 低内存占用:专注于最小化 DICOM 数据集的内存占用。
- 模块化设计:提供了多个模块,支持从配置管理到图像处理的多种功能。
- 跨平台支持:支持多种操作系统和架构,包括 Linux、Windows 和 macOS。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保你已经安装了以下环境:
- Java 17 或更高版本
- Maven 3.x
2.2 下载项目
你可以通过以下命令从 GitHub 下载 dcm4che 项目:
git clone https://github.com/dcm4che/dcm4che.git
cd dcm4che
2.3 构建项目
使用 Maven 构建项目:
./mvnw install
如果你使用的是 Windows 系统,请使用以下命令:
.\mvnw install
2.4 运行示例
构建完成后,你可以运行一些示例程序来验证安装是否成功。例如,运行 dcm2xml 工具将 DICOM 文件转换为 XML 格式:
java -jar dcm4che-tool/dcm2xml/target/dcm2xml.jar input.dcm output.xml
3. 应用案例和最佳实践
3.1 医疗影像存储
dcm4che 可以用于构建医疗影像存储系统,支持 DICOM 文件的存储和检索。通过配置 LDAP 服务器,可以实现 DICOM 应用配置的管理。
3.2 影像传输
dcm4che 提供了多种工具用于 DICOM 影像的传输,包括 storescu 和 movescu。这些工具可以用于将影像从一台设备传输到另一台设备,支持 C-STORE 和 C-MOVE 操作。
3.3 影像处理
dcm4che 还提供了影像处理工具,如 dcm2jpg 和 dcm2pdf,可以将 DICOM 影像转换为常见的图像格式或 PDF 文件。
4. 典型生态项目
4.1 dcm4chee-arc-light
dcm4chee-arc-light 是 dcm4che 的一个扩展项目,提供了完整的 DICOM 影像归档和通信系统。它支持 DICOM 影像的存储、检索、传输和处理,适用于构建大型的医疗影像系统。
4.2 dcm4chee-xds-gateway
dcm4chee-xds-gateway 是一个用于集成 DICOM 和 XDS(Cross-Enterprise Document Sharing)的网关。它支持将 DICOM 影像和文档共享到其他医疗系统,适用于构建跨机构的医疗数据共享平台。
4.3 dcm4chee-conf-editor
dcm4chee-conf-editor 是一个用于配置 dcm4che 系统的图形化工具。它提供了直观的界面,方便用户配置 DICOM 应用的各种参数。
通过这些生态项目,dcm4che 可以构建一个完整的医疗影像和数据管理系统,满足不同规模和需求的医疗机构。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00