在醫院實際環境中，經常遇到有問題的患者，對於一些特殊的場景，比如骨折，肺結節，心腦血管問題

需要影象對比增強來更為清晰的顯示病灶助於醫生確診，先看效果：

肺紋理增強:

肺結節增強：

 血管對比增強：

 骨骼對比增強：

根據參考資料：

MATLAB版本：

https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/24409-hessian-based-frangi-vesselness-filter

演算法原理：

https://baike.baidu.com/item/%E9%BB%91%E5%A1%9E%E7%9F%A9%E9%98%B5/2248782?fr=aladdin

將其原理翻譯寫成C++類庫，在C++中使用Opencv對於矩陣操作比較方便，匯出dll後再由C#呼叫，

新建C++類庫工程：

#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <string>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <vector>
#include "MatBase64.h"
#include "frangi.h"
#include "ET.Functions.h"
using namespace std;
using namespace cv;
char* GetFrangiBase64Code(char* base64code, int SIGMA_START, int SIGMA_END, int SIGMA_STEP, float BETA_ONE, float BETA_TWO, bool BLACKWHITE){
    
    //初始化矩陣引數
    frangi2d_opts_t opts;
    frangi2d_createopts(&opts, SIGMA_START,  SIGMA_END,  SIGMA_STEP,  BETA_ONE,  BETA_TWO,  BLACKWHITE);


    //處理傳入的base64編碼轉為Mat物件
    string imgcode =base64code;
    string s_mat;
    s_mat = base64Decode(imgcode.data(), imgcode.size());
    vector<char> base64_img(s_mat.begin(), s_mat.end());
    Mat input_img = cv::imdecode(Mat(base64_img), CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

    //進行frangi演算法處理
    Mat input_img_fl;
    input_img.convertTo(input_img_fl, CV_32FC1);
    Mat vesselness, scale, angles;
    frangi2d(input_img_fl, vesselness, scale, angles, opts);

    vector<uchar> buf;
    imencode(".jpg", vesselness * 255, buf);
    auto *enc_msg = reinterpret_cast<unsigned char*>(buf.data());
    string encoded = base64Encode(enc_msg, buf.size());

    //返回base64編碼
    char *result = new char[encoded.length() + 1];
    for (int i = 0; i < encoded.length(); ++i)
    {
        result[i] = encoded[i];
    }
    result[encoded.length()] = '\0';
    return result;
}

匯出函式：

extern "C" _declspec(dllexport) char* GetFrangiBase64Code(char * base64code, int SIGMA_START, int SIGMA_END, int SIGMA_STEP, float BETA_ONE, float BETA_TWO, bool BLACKWHITE);

建立模組定義檔案：

LIBRARY "ET.Functions"

EXPORTS
GetFrangiBase64Code @ 1,

匯出32位dll，複製到C#debug目錄下，C#呼叫：將目標影象轉為base64，傳送給C++，返回處理後的base64，在轉為影象

        [DllImport(@"ET.Functions.dll", EntryPoint = "GetFrangiBase64Code" ,CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)]
        public static extern IntPtr GetFrangiBase64Code(string base64code, int SIGMA_START, int SIGMA_END, int SIGMA_STEP, float BETA_ONE, float BETA_TWO, bool BLACKWHITE);
private void ckcbw_CheckedChanged(object sender, EventArgs e)
        {
            getimg();
        }

        private void trabarStart_ValueChanged(object sender, EventArgs e)
        {
            getimg();
        }

        void getimg()
        {
            int start = trabarStart.Value;
            int end = trabarEnd.Value;
            int step = trabarStep.Value;
            float zaosheng = (float)trabarZaosheng.Value / 10;
            float bg = (float)trabarBG.Value / 10;

            IntPtr pRet = GetFrangiBase64Code(ToBase64(b), start, end, step, zaosheng, bg, ckcbw.Checked);
            string strRet = Marshal.PtrToStringAnsi(pRet);
            pictureBox1.BackgroundImage = Base64StringToImage(strRet);
        }

如果不想用C++，直接用C#裡面的opencv庫也可以，直接用nuget搜尋EmguCV，需要自己將MatLab程式碼或C++程式碼翻譯成C#

通過調整各個引數來達到想要的效果：

C#開發PACS、RIS、3D醫學影像處理系統系列教程目錄整理：

菜鳥入門篇：

PACS客戶端：

C#開發PACS醫學影像處理系統(一)：開發背景和功能預覽

C#開發PACS醫學影像處理系統(二)：介面佈局之選單欄

C#開發PACS醫學影像處理系統(三)：介面佈局之工具欄

C#開發PACS醫學影像處理系統(四)：介面佈局之狀態列

C#開發PACS醫學影像處理系統(五)：查詢病人資訊列表

C#開發PACS醫學影像處理系統(六)：載入Dicom影像

C#開發PACS醫學影像處理系統(七)：讀取影像Dicom資訊

C#開發PACS醫學影像處理系統(八)：單元格變換

C#開發PACS醫學影像處理系統(九)：序列控制元件與拖拽

C#開發PACS醫學影像處理系統(十)：Dicom影像下載策略與演算法

C#開發PACS醫學影像處理系統(十一)：Dicom影像掛片協議

C#開發PACS醫學影像處理系統(十二)：繪圖處理之圖形標記

C#開發PACS醫學影像處理系統(十三)：繪圖處理之病灶測量

C#開發PACS醫學影像處理系統(十四)：處理Dicom影像窗寬窗位

C#開發PACS醫學影像處理系統(十五)：Dicom影像交叉定位線演算法

C#開發PACS醫學影像處理系統(十六)：2D處理之影像平移和縮放

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C#開發PACS醫學影像處理系統(十八)：Dicom使用LUT色彩增強和反色

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PACS三維處理醫學影象：

C#開發PACS醫學影像三維重建(一):使用VTK重建3D影像

C#開發PACS醫學影像三維重建(二):使用VTK進行體繪製

C#開發PACS醫學影像三維重建(三):紋理對映與顏色傳輸

C#開發PACS醫學影像三維重建(四):3D網格平滑效果

C#開發PACS醫學影像三維重建(五):基於梯度透明的組織漫遊

C#開發PACS醫學影像三維重建(六):三維光源與陰影效果

C#開發PACS醫學影像三維重建(七):空間測量與標註

C#開發PACS醫學影像三維重建(八):VR體繪製

C#開發PACS醫學影像三維重建(九):MPR三檢視切面重建

C#開發PACS醫學影像三維重建(十):MIP最小密度投影

C#開發PACS醫學影像三維重建(十一):CPR曲面重建

C#開發PACS醫學影像三維重建(十二):VE虛擬內鏡技術

熟手進階篇：

醫學影象演算法:

C#處理醫學影象(一):基於Hessian矩陣的血管肺紋理骨骼增強對比

C#處理醫學影象(二):影象銳化增強對比

PACS網頁端 開發Web版本的PACS：

C#開發Web端PACS(一):基於PACS客戶端思想重寫Web端

C#開發Web端PACS(二):使用 .Net MVC 開發手機端PACS服務端

C#開發Web端PACS(三):使用HTML5和CSS3開發PACS手機端頁面

C#開發Web端PACS(四):Web端與服務端的DICOM傳輸

C#開發Web端PACS(五):Web端的平移縮放旋轉2D操作

C#開發Web端PACS(六):Web端的窗寬窗位調整

C#開發Web端PACS(七):將移動端接入微信公眾號實現醫院雲膠片

登峰造極篇：

C#開發基於Python人工智慧的肺結節自動檢測

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C#開發基於U3D的VR眼鏡裝置虛擬人體三維重建

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C#開發醫學影像膠片列印系統(一)：功能與膠片排版

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C#開發PACS醫學影像處理系統服務端(一):醫療裝置的連線與收圖

C#開發PACS醫學影像處理系統服務端(二):高併發架構

PACS與RIS系統的通訊與整合

在RIS系統中調起PACS並開啟Dicom影像

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C#開發PACS醫學影像處理系統之雲PACS(區域PACS)(一):架構概述

C#開發PACS醫學影像處理系統之雲PACS(區域PACS)(二):遠端會診與雙向轉診

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使用Adobe After Effects 製作PACS影像處理系統宣傳視訊