dicomweb-pacs：轻松搭建 DICOMWEB 和 DIMSE 服务支持的 PACS

dicomweb-pacs：轻松搭建 DICOMWEB 和 DIMSE 服务支持的 PACS

dicomweb-pacs Easy to use DICOMWEB enabled PACS with DIMSE services based on sqlite database 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/dicomweb-pacs

dicomweb-pacs 是一个易于使用的 PACS 服务器，支持 DICOMWEB（QIDO-RS 和 WADO-RS）以及 DIMSE 服务。

项目介绍

dicomweb-pacs 是一个基于 Node.js 的工具，它能够快速启动一个 PACS 服务器，并内置了 DICOM 查看器，通过 DICOMWEB 连接。该项目预装了广受欢迎的 OHIF DICOM Web Viewer（版本 3.7.0），支持 OHIF MPR（vtk.js）功能，用于查看体积数据集。dicomweb-pacs 还具备多线程能力和 sqlite 后端，无需服务器即可运行，用户可以尝试独立桌面版。

项目技术分析

dicomweb-pacs 采用 Node.js 作为其运行环境，支持 nodejs 12 或更高版本。项目架构清晰，提供多种配置选项，让用户可以根据自己的需求进行定制。以下是项目的主要技术特点：

• Node.js: 项目基于 Node.js，为用户提供高效的 I/O 处理能力。
• 预装 DICOM Web Viewer: 内置 OHIF DICOM Web Viewer，方便用户直接查看 DICOM 图像。
• 多线程支持: 利用 Node.js 的多线程特性，提供更快的处理速度。
• sqlite 后端: 使用 sqlite 数据库，简化数据存储和管理。

  项目技术应用场景

  dicomweb-pacs 适用于多种医疗影像处理场景，主要包括：

  • 医疗影像存储和检索: 提供 DICOM 图像的存储和检索功能，便于医疗机构进行影像资料管理。
  • 远程医疗: 支持 DICOMWEB 服务，使得远程医疗影像的传输和查看变得更加方便。
  • 医学研究: 科研人员可以使用 dicomweb-pacs 进行医学影像的分析和研究。
  • 教育训练: 医学院校和培训机构可以利用该工具进行 DICOM 图像的教学和训练。

    项目特点

    dicomweb-pacs 具有以下显著特点：

    易于部署和使用

    dicomweb-pacs 可以在空目录中快速部署，仅需简单的命令即可启动服务。以下是部署步骤：

    npm init -y
    npm install dicomweb-pacs
    npx dicomweb-pacs
    

    高度可定制

    用户可以根据自己的需求修改配置文件，包括端口、AET 标识、IP 地址等。以下是一些配置示例：

    config.source = {
      aet: "OUR_AET",
      ip: "OUR_IP",
      port: "OUR_PORT"
    };
    config.peers = [
    {
      aet: "PEER_AET",
      ip: "PEER_IP",
      port: "PEER_PORT"
    }];
    

    强大的图像查看功能

    dicomweb-pacs 内置 OHIF DICOM Web Viewer，用户可以通过浏览器直接查看 DICOM 图像，支持 OHIF MPR 功能，提供更丰富的影像分析选项。

    开源协议

    dicomweb-pacs 采用 MIT 开源协议，允许用户自由使用、修改和分发。

    总结

    dicomweb-pacs 是一个功能强大、易于部署的开源 PACS 服务器项目，支持 DICOMWEB 和 DIMSE 服务。无论是医疗机构的影像管理，还是医学研究、教育和远程医疗，dicomweb-pacs 都能提供高效、便捷的服务。通过高度可定制的配置选项，用户可以根据自己的需求进行个性化设置，实现最佳的影像处理体验。dicomweb-pacs 无疑是医学影像处理领域的一个优秀选择。

    dicomweb-pacs Easy to use DICOMWEB enabled PACS with DIMSE services based on sqlite database 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/dicomweb-pacs

    创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考