图像（DICOM）数据操作、可视化和开发的良好框架
A good framework for Image(DICOM) data manipulation, visualization and development
我需要启动一个处理 DICOM 数据处理、可视化的项目。作为一些基础研究的一部分，我发现有一些工具包，如 ITK、VTK，可以对医学图像数据进行数据处理。我的问题是，使用 ITK+VTK+QT 进行 DICOM 图像处理（分割和配准）是更好的选择，还是将 ITK 与 OpenCV 结合使用是更好的选择？或者是否存在任何可能满足我的要求的替代工具包？
与此主题相关的任何建议、来源或链接都会很有帮助。
有许多工具包和框架可与 Dicom 配合使用。这取决于你想做什么。
在很多情况下，最简单的做法是为现有的 application/toolkit 构建一个插件，例如 Horos, 3D Slicer, ImageJ, MITK, MeVisLab, ITK Snap 等。我敢肯定还有几十个。
如果您想构建自己的医学影像应用程序，以上大部分都是开源的；与尝试从头开始编写您自己的应用程序相比，采用其中之一可以为您省去很多麻烦（可能还需要几年）。
如果您的主要兴趣是开发算法，那么 Python 是一种很好的原型语言 - 考虑 numpy、scipy、pydicom、ITK、SimpleITK 等软件包。 Java 有 dcm4chee. C++ has QT、ITK、VTK。
如果您想做一些Java基于脚本的事情，可以通过平板电脑上的网络浏览器等进行工作，请查看正在进行的项目，例如OHIF Viewer or Cornerstone。
另一件事：a) 处理 Dicom 数据，b) 操纵和 c) 可视化，是三件不同的事情。很容易将您的 Dicom 数据转换为 nifti 格式，这会打开很多学术分析工具。同样，有许多不特定于 Dicom 的 2D 和 3D 可视化库 - 它只是将数据转换为正确的形式。
我需要启动一个处理 DICOM 数据处理、可视化的项目。作为一些基础研究的一部分，我发现有一些工具包，如 ITK、VTK，可以对医学图像数据进行数据处理。我的问题是，使用 ITK+VTK+QT 进行 DICOM 图像处理（分割和配准）是更好的选择，还是将 ITK 与 OpenCV 结合使用是更好的选择？或者是否存在任何可能满足我的要求的替代工具包？
与此主题相关的任何建议、来源或链接都会很有帮助。
有许多工具包和框架可与 Dicom 配合使用。这取决于你想做什么。
在很多情况下，最简单的做法是为现有的 application/toolkit 构建一个插件，例如 Horos, 3D Slicer, ImageJ, MITK, MeVisLab, ITK Snap 等。我敢肯定还有几十个。
如果您想构建自己的医学影像应用程序，以上大部分都是开源的；与尝试从头开始编写您自己的应用程序相比，采用其中之一可以为您省去很多麻烦（可能还需要几年）。
如果您的主要兴趣是开发算法，那么 Python 是一种很好的原型语言 - 考虑 numpy、scipy、pydicom、ITK、SimpleITK 等软件包。 Java 有 dcm4chee. C++ has QT、ITK、VTK。
如果您想做一些Java基于脚本的事情，可以通过平板电脑上的网络浏览器等进行工作，请查看正在进行的项目，例如OHIF Viewer or Cornerstone。
另一件事：a) 处理 Dicom 数据，b) 操纵和 c) 可视化，是三件不同的事情。很容易将您的 Dicom 数据转换为 nifti 格式，这会打开很多学术分析工具。同样，有许多不特定于 Dicom 的 2D 和 3D 可视化库 - 它只是将数据转换为正确的形式。