Software de código abierto para el procesamiento de imágenes médicas

¿Alguien puede sugerir amablemente algún software/aplicación de código abierto que utilicen investigadores/médicos/profesionales en hospitales/clínicas para visualizar la información de los pacientes?

Un ejemplo es FreeSurfer, que es una aplicación relacionada con el análisis de imágenes cerebrales.

Me interesa saber los nombres de dichas aplicaciones, que se usan ampliamente en esta comunidad y que pueden aceptar escaneos/imágenes de pacientes como entrada y generar una visualización detallada. Las aplicaciones no necesitan ser específicas para el cerebro únicamente.

Vale la pena mencionar que muchos de estos datos se almacenan en archivos FITS.
Edite su pregunta y describa las imágenes escaneadas de los pacientes . Como su pregunta es ahora, podría ser cualquier tipo de imagen, y la pregunta no es "médica".

Respuestas (1)

Sugiero echar un vistazo a MedPy, que es un conjunto gratuito de código abierto de bibliotecas de Python y herramientas de línea de comandos para trabajar con imágenes médicas.

Para citar: MedPy es una biblioteca y una colección de scripts para el procesamiento de imágenes médicas en Python, que brinda funcionalidades básicas para leer, escribir y manipular imágenes grandes de dimensionalidad arbitraria. Sus principales contribuciones son versiones n-dimensionales de filtros de imagen populares, una colección de extractores de características de imagen, listos para usar con scikit-learn, y un paquete exhaustivo de corte de gráfico n-dimensional.

Está dirigido a sistemas Linux, pero también hay contenedores docker para brindarle un inicio rápido.

Un visor posible, además de las diversas herramientas de visualización de Python, es itksnap , que también es de código abierto y se ejecuta en Windows, OS-X y Linux.

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Steve, gracias por tu respuesta. ¿Puedo solicitar aclaraciones sobre las siguientes preguntas? a) ¿Qué tan intensivo computacionalmente es el software MedPy en sí mismo para procesar una imagen y generar la salida? b) ¿Cuál es el tiempo de ejecución aproximado para realizar un análisis de imágenes suponiendo que el software está alojado en un servidor físico que tiene hardware Intel con 32 núcleos y 64 GB de RAM? c) ¿El software MedPy tiene múltiples subprocesos? d) ¿Cuáles son los diferentes tipos de análisis que admite el software? Por ejemplo, las imágenes del cerebro.
a) y b) depende del tamaño, el formato y la complejidad del archivo y la salida requerida, c) creo que sí y d) cualquiera que pueda imaginar pero con más trabajo ya disponible en algunas áreas. Esa es la naturaleza del software de código abierto: las personas involucradas tienden a mejorar las áreas en las que se especializan.
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