Google Cloud Connect


 
 
Google 配合文件雲端 Cloud 的應用，讓愛用 Office 編輯的使用者可於編輯
後將文件檔案傳送到雲端來管理與儲存，Google Cloud Connect
為免費使用但必須進行下載與安裝。
 
安裝完畢後的Google Cloud Connect 會與 Office 工具結合，並可設定自動或
手動將編輯中的軟體進行與雲端 Cloud 連接。
 
 
亦可從 Goolge 文件管理中下載文件。

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DICOMDIR 簡介

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1 .    DICOMDIR  簡介： DICOMDIR  是一個 Index 記錄檔案，記錄著一組被組織過的 DICOM 醫療影像檔（ File-Set ），以及這階層化組織的架構資料。 它必須存在於一個  File-Set 的根目錄，而且必須是唯一的。 如果用 windows 檔案總管來看一個已經被燒錄好在 CD-ROM 的 DICOMDIR ： DICOMDIR 這個檔會存在 CD-ROM 的根目錄，並且有分層的檔案夾存著 DICOM 醫療影像檔。 優點： 共通性 ：在 DICOM 的環境下，只要有一個 DICOMDIR AP  便可以讀取 DICOMDIR ，方便查詢所記錄的片子資料，因為也記錄病人的基本資料，照片資料，等。所以可以依照病人資料去搜尋來取得資料。猶如小型資料庫，又比資料庫來的簡易小型。 DICOMDIR 是一個 NEMA 制訂的資料格式，不受媒體的拘束，所以制訂 DICOMDIR ，讓有 DICOM 環境有一個共通又可跨平台的資料整合格式。 方便性 ：在沒有網路 support  的情況下，可以方便攜帶 DICOMDIR 所整合病歷資料。例如：病人轉院，就診時，不需要重新照片子，也不用帶一疊的片子及病歷資料，只要帶一片燒錄一切有關此病人的就診資料，數位的片子資料！真是輕薄小巧，方便攜帶，又節省重照的成本。又例如：醫生會診來研究 case study ，也可以方便收藏歸類。 2. DICOMDIR  的格式內容（技術資料）： 參照  Figure B.X.2.2.2-1  的圖案  & Table A.1-1 Direcotry content Example DICOMDIR  是包含了兩部分：  File-set Identification & Directory Information. ¨     File-set Identification  是記錄 File-set  的基本資料如  File-set ID. ¨   ...
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DICOM Structure Reporting(SR) 簡介

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一、             什麼是  DICOM SR ？ 首先讓我們來看看 SR 這兩個字到底有什麼樣的意義，簡單來說，它是 Structured Reporting 的縮寫，也就是 結構化 的醫學報告。 一般傳統的醫學報告，包括常見的病歷或醫學研究報告，不論手寫或電腦打字，多半是以條列式的文字來陳述，換句話說，也就是白紙黑字的一行一行寫出內容，而無法靈活的呈現醫生腦中的各種想法。 所謂結構化這個觀念，當然是為了改良傳統條列式的報告而發展出來的，它將一份完整的報告分解成一個個小項目，每個項目只包含一組 Name/Value   Name 代表該項目的主題， Value 是它的值，例如： 病歷號碼 =12345 、呼吸 = 每分鐘 15 次、體溫 =38 度、主訴 =” 頭痛 , 流鼻水 ”   就是四組 Name/Value 項目 。最後再利用一些連結關係將這些項目組合在一起，就成為一份完整的報告內容。 二、             SR document 的優點： 經過上面的介紹，相信大家還是不能感覺到 SR document 的好處，以下我們就利用一些簡單的例子來說明 SR 到底具有何種威力。 1.         靈活的報告呈現方式： 單就文字的部分而言，以上述的例子來說，在呈現的時候，可以仿照 windows 常用的檔案樹方式，將各個項目層層相疊，一開始點選時只會看到主訴和診斷的部分（圖一），而理學檢查的項目構成另一個目錄，如需進一步的資料，點選後可見到體溫、血壓、脈搏等數據。 這樣的呈現方式，不僅可以表達醫生在整個邏輯思考判斷的過程，也使得後來的閱讀者在觀看文件時更加簡潔有效率，而不會迷失在一大堆分不出重要程度的文字中。對醫學教育來說，使用 SR 的醫學報告也非常適於學生的學習過程，可以加強其醫學推理思考的能力。       ...
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DICOM 資料結構

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DICOM  的發展背景完全是針對醫學應用領域來開發的，其主要的功能是提供數位化的醫學影像，並將醫療影像傳遞於網路上，以方便儲存與調閱、管理。我們可以簡單的將 DICOM 定義為「醫學影像儀器和軟體間共通的通訊規格」。 傳統的資訊系統在處理影像資料時，完全只專注於資料本身的排列方式，與演算法的應用。而 DICOM 則不同，它將每個影像包裹成一個物件  IOD (Information Object Definition) ，而每個 IOD 可分為兩大部分：像素資料 (pixel data) 、影像屬性 (attribute) 如圖1所示。所謂像素資料就和傳統方法一般，單純描述每一個圖像點的值，組合成一個影像；而影像屬性的部分：則摘要了基本資訊。如：病患姓名、病歷號碼、檢查項目和日期、更包含了影像訊息 ... 等，一方面方便資料庫在搜尋資料的過程，另一方面可將這些資訊轉換為影像的一部份，在日後調閱影像時提供重要參考。 圖1 .IOD  兩大部分 DICOM  影像格式中有其標準的組織定義，其相關的資料訊息皆有標準的關連性樹狀聯接著，如圖2   所示 : 結構樹狀內，方塊圖 Patient 、 Study 、 Series 已至最下層的 Image  層，記錄著影像內重要的訊息，依照儀器的不同，其影像訊息所記錄的資料內容將有所不同，其中最大的差別性在於 Image  層。      圖2 .Patien t 、 Study 、 Series 、 image  樹狀圖 DICOM  影像格式裡的影像屬性 (attribute) ，包含了許多 IOD Module    模組，如下表 1 中所示，其橫軸包含了儀器的種類，而其縱軸則為 IOD  模組，其中 : M=Mandatory  表示為必要資料內容  , C=Coditonal   表示為條件式的資料內容 ,  U=User Option    表示為非必要的資料內容。
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