产品简介
pixels 这是一个用于处理DICOM医疗图像的解决方案加速器。它支持大规模摄取、索引图像元数据，提供SQL和机器学习分析，并集成OHIF查看器进行安全查看、分割和标签。适合医疗专业人员、数据工程师和AI研究人员用于高效处理医疗影像数据。
核心功能
- 摄取和索引DICOM图像元数据
- 使用SQL和机器学习分析图像元数据
- 集成OHIF查看器进行查看、分割和标签
- 从查看器一键启动模型训练
- 集成NVIDIA MONAI进行自动分割和自定义模型训练
快速开始
- 配置Databricks环境并安装Pixels解决方案加速器
- 使用Python代码摄取DICOM文件：从dbx.pixels导入Catalog类
- 提取元数据：使用DicomMetaExtractor转换数据
- 保存数据以供SQL访问：调用catalog.save方法
- 通过OHIF查看器查看和分割图像
界面预览
与其他方案对比
| 对比项 | pixels | 同类方案 |
|---|---|---|
| AI集成能力 | 内置MONAI模型，支持自动分割和一键训练 | 可能需要自行集成AI模型 |
| 查看器安全性 | 集成OHIF查看器，支持Databricks安全模型 | 可能使用外部查看器，安全性较低 |
| 数据摄取灵活性 | 支持流式摄取和自动解压 | 可能只支持批量处理 |
适合谁用
- 需要处理和分析DICOM医疗图像的放射科医生和研究人员
- 负责医疗数据工程的数据工程师
- 从事医疗图像AI模型开发的研究人员
下载与版本
当前最新版本为 3.0.0，发布于 2026-05-22。支持 Linux。点击页面「下载软件」按钮即可下载打包好的版本，根据你的电脑/手机系统来选择对应的软件。
注意事项
- 本工具仅供学习和研究使用，请遵守相关法律法规。
- 请尊重内容创作者版权，勿将下载内容用于商业或非法传播。
- 项目源码地址：https://github.com/databricks-industry-solutions/pixels