【PACS】集成三维影像后处理功能，包括三维多平面重建、三维容积重建、三维表面重建、三维虚拟内窥镜、最大/小密度投影、心脏动脉钙化分析等功能。系统功能强大，代码完整。

 一、RIS/PACS系统简介

RIS/PACS系统在预约登记、分诊叫号、技师检查、诊断报告、临床浏览、科室管理等环节满足全院相关科室的要求。在医学影像下载、浏览、处理中满足速度快、强化常用功能、方便阅片等要求。满足放射、超声、内镜、病理等影像科室的业务需求。通过与HIS、LIS等系统的对接，为医院整体信息化建设提供应有的系统服务。

二、RIS/PACS系统主要功能

•登记与预约

•图像采集与处理

•多种高级影像后处理

•诊断编辑与报告打印

•病历管理与检索

•科室管理与统计分析

•系统设置与数据安全

•系统兼容性与扩充性

三、RIS/PACS系统特点

•支持DICOM JPEG压缩算法的传输和存储；

•实现和RIS数据同步；

•支持权限管理；

•支持 DICOM表示层参数存储格式，以便装载和存储影像；

•病人报告历史记录管理，可显示同一病人所有检查记录；

•在多显示屏环境下可自动设定影像显示模式以适合屏幕大小及分辨率；

•可根据患者姓名、门诊/住院号、检查设备、检查部位、影像号、检查日期时间等组合查询，方便医生针对多种条件下获得影像资料的工作；

•可同时调阅一个患者或多个患者不同诊断序列、体位、时期；

•支持测量与批注功能, 单点灰阶、矩形、圆形、多边形、线段、联机夹角、非联机夹角测量及文字、数字、箭头标记；

•支持多种三维后处理功能：MPR\CPR、VRT、SSD、VE、MIP、MinIP、CalSCore；

•支持多幅排列显示方式，自动窗宽窗位优化调整；

•可配置图例目录和窗口排列、桌面方式（工具栏、命令按钮、快捷键等）、交互式窗口、优化设置、灰度反转；

•智能ROI工具，可快速、自动调整窗宽、窗位，放大镜中的窗宽/窗位和反像、不同形状、可变大小的感兴趣区；

•多幅动态回放（可同步回放）；

•图像锐化和加强边界过滤功能；

•阅片界面支持显示界面的个性化设计；

•仪器管理，可新增删除仪器名称及代号；

•检查项目管理，可实现检查项目、检查描述、检查类别、检查设备类型等条目的管理编辑；

•支持报告审核、修改、打印预览、打印等功能；

•支持报告模版管理；

•支持检查项目管理。

 

四、常用三维重建方式

1.MinMIP(最低密度投影)

将三维数据向某方向进行投影，取投影线经过的所有体素中最小的一个体素值，作为结果图像的像素值。适用于含气体组织结构和病灶的显示，如气管及支气管显示、消化道充气检查等。它体现了密度信息，但不能测量CT值。

 

2.MIP(最大密度投影)

将三维数据向某方向进行投影，取投影线经过的所有体素中最大的一个体素值，作为结果图像的像素值。适用于高密度组织结构和病灶的显示，如CTA、血管壁钙化、气管通畅情况等。它体现了密度信息，但不能测量CT值。

3.VRT(容积成像)

不需要重建物体的表面几何信息，通过计算体素的阻光度、颜色、梯度等，然后直接把三维灰度数据投影到二维屏幕上，在投影时累计半透明体素对光线的透射吸收作用。它是目前的常用方法。它保持原图像所有信息，同时显示空间结构和密度信息。

 

4.VE(仿真内窥镜)

以CT三维重建技术对空腔脏器内表面进行重建，再通过计算机模拟导航技术赋予不同的色彩和光照强度，操作者在选择了视点(观察角度)后，可进行腔内观察，对保存的图像进行连续回放，即可达到类似纤维内窥镜的观察效果。它适用于胃肠道、呼吸道和血管等器官的内表面及其腔内异物、新生物、钙化、狭窄等病变。

5.MPR(多平面成像)

把体素重新排列，在二维屏幕上显示任意方向上的断面。它补偿了CT只提供横断面图像的缺憾，适用于任何需要从多角度、多方位观察的病灶和器官。它有显示快捷、任意断面、CT值可测的好处。

6.CPR(曲面成像)

把体素重新排列，在三维空间内通过绘制出同一平面上二维的断面。它补偿了MPR只提供单纯断面图像的缺憾，适用于显示形状多变的器官及其组织结构。

#include <iostream>  
#include <fstream>  
#include <string>  
#include <vector>  
#include <algorithm>  using namespace std;  // 定义结构体表示一幅医学图像  
struct MedicalImage {  string filename;   // 图像文件名  int size;          // 图像大小  int width;         // 图像宽度  int height;        // 图像高度  double ratio;      // 图像长宽比  
};  // 比较两幅医学图像的长宽比  
bool compareImages(MedicalImage img1, MedicalImage img2) {  return img1.ratio < img2.ratio;  
}  int main() {  // 打开报告文件  ofstream report("report.txt");  // 读取医学图像存档文件  ifstream pacs("pacs.txt");  string line;  vector<MedicalImage> images;  while (getline(pacs, line)) {  MedicalImage img;  img.filename = line.substr(0, line.find(' '));  img.size = atoi(line.substr(line.find(' ') + 1).c_str());  img.width = atoi(pacs.getline().substr(10).c_str());  img.height = atoi(pacs.getline().substr(10).c_str());  img.ratio = (double)img.width / img.height;  images.push_back(img);  }  pacs.close();  // 按照长宽比排序医学图像  sort(images.begin(), images.end(), compareImages);  // 生成报告  report << "PACS系统报告：" << endl;  report << "共计" << images.size() << "幅医学图像，按长宽比排序如下：" << endl;  for (int i = 0; i < images.size(); i++) {  report << images[i].filename << " " << images[i].size << "字节 " << images[i].width << "x" << images[i].height << " " << to_string(images[i].ratio) << endl;  }  // 关闭报告文件  report.close();  return 0;  
}