探索DWV:开源医学影像浏览器安装与使用指南
2024-12-31 15:41:13作者:昌雅子Ethen
在医学影像领域,DICOM(数字成像和通信医学)格式是医疗图像数据传输和存储的标准。然而,浏览这些图像需要一个专门的工具。今天,我们将深入探讨一个开源的零足迹医学影像浏览器库——DWV(DICOM Web Viewer),并详细介绍如何安装和使用它。
安装前准备
在开始安装DWV之前,确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:支持现代浏览器的任何操作系统,如Windows、macOS、Linux等。
- 浏览器:支持HTML5的现代化浏览器,如Chrome、Firefox、Safari等。
- 硬件:具备足够的处理能力和内存,以便流畅地处理医学影像数据。
此外,您需要确保安装以下必备软件和依赖项:
- Git:用于从远程仓库克隆DWV代码。
- Node.js和npm或yarn:用于安装项目依赖项和运行项目脚本。
安装步骤
以下是安装DWV的详细步骤:
-
下载开源项目资源: 使用Git克隆DWV仓库到本地环境:
git clone https://github.com/ivmartel/dwv.git -
安装过程详解: 进入克隆的仓库目录:
cd dwv接下来,使用yarn或npm安装项目依赖项:
yarn install或者
npm install -
常见问题及解决:
- 如果在安装过程中遇到权限问题,请确保使用
sudo(在Linux或macOS上)。 - 如果安装脚本失败,请检查网络连接是否正常,并确保使用的Node.js和npm/yarn版本是最新的。
- 如果在安装过程中遇到权限问题,请确保使用
基本使用方法
安装完成后,您可以使用以下方法开始使用DWV:
-
加载开源项目: 运行以下命令启动本地服务器,并在默认浏览器中打开示例页面:
yarn run start或者
npm run start -
简单示例演示: 打开浏览器后,检查“viewer”链接以查看一个简单的测试查看器。
-
参数设置说明: DWV提供了多种工具和过滤器来操作医学影像,例如对比度调整、缩放、拖动等。您可以根据需要自定义这些参数。
结论
通过本文,我们希望您能够顺利安装并开始使用DWV。为了深入了解和掌握DWV的使用,您可以参考以下资源:
现在,您可以开始探索DWV的强大功能,并在医学影像浏览和操作方面迈出第一步。实践是最好的学习方式,祝您在探索DWV的旅途中取得成功!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.18 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492