前列腺放射治疗自动化：DICOM结构注释重命名与标准化

资源摘要信息:"基于深度学习的前列腺DICOM放射治疗结构注释自动重命名和标准化方法" 知识点: 1. DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine)：DICOM是一种用于医学影像和相关数据的国际标准格式。它允许各种医学成像设备之间，以及这些设备与计算机系统之间的数据交换。DICOM格式不仅包含了图像数据本身，还包含了病人信息、扫描参数和图像元数据等多种信息。 2. 放射治疗结构注释：在放射治疗中，医生和放射治疗专家需要精确地标注出肿瘤以及其他重要器官的位置。这些注释通常以结构集(Structures Set)的形式存在，是一种特殊的DICOM对象，用于储存放射治疗规划时的解剖结构信息。 3. 自动重命名和标准化：在放射治疗流程中，为了保证数据的一致性和便于后续处理，通常需要对结构集中的标签进行标准化和重命名操作。自动化的重命名可以减少人为错误，提高效率。 4. 深度学习：深度学习是机器学习的一个子领域，它使用具有多层处理单元的神经网络来学习数据的高级特征。在本项目中，深度学习用于分析DICOM放射治疗结构集中的数据，并进行自动化的重命名和标准化工作。 5. Jamtheim Gustafsson等人2021：这表明了本项目的研发团队，同时暗示了相关科研成果可能发表于2021年。 6. 数据准备到模型推断的自然流程：这描述了一个典型的机器学习工作流程，从数据收集、质量检查、预处理、训练模型到最终的模型应用。在本项目中，这个流程包含了新数据的质量检查、原始DICOM数据的排序、测试数据集的提取、数据集的匿名化、从DICOM原始数据生成Nifti文件、创建数据集和数据库、放射治疗结构的质量检查、模型训练以及模型推断。 7. Python：Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其易读性和简洁的语法而闻名。Python的流行使得它成为数据科学、机器学习和人工智能领域的首选语言之一。在这个项目中，使用Python编写的代码很可能用于数据处理、模型训练和结果推断。 8. 数据集匿名化：在进行医学研究或数据共享时，为了保护患者隐私，通常需要去除或替换数据中的个人识别信息。这个过程称为数据匿名化。 9. Nifti文件：Nifti（Neuroimaging Informatics Technology Initiative）格式是一种用于存储医学影像数据的文件格式。与DICOM相比，Nifti格式更为简单，通常用于科研和算法开发，因为其格式更为统一，能够减少不同医疗设备和软件系统之间的兼容性问题。 10. 模型推断：在机器学习领域，模型推断是指使用训练好的模型对新的数据进行预测或者分类。在本项目中，模型推断可能涉及到对新的DICOM结构集进行自动重命名和标准化。