Cardiac MRI · ACR phantom QC · AI segmentation · MPR · 3D volume rendering · PACS
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DabbaView is a free, open-source DICOM viewer and medical image analysis platform for radiologic technologists, researchers and students. It opens DICOM, NIfTI, NRRD, MetaImage, NumPy and image sequences, and adds cardiac MRI quantification (EF, T1/T2 mapping, flow, LGE), ACR phantom quality control with automatic reports and DICOM Secondary Capture evidence, AI segmentation (TotalSegmentator, MONAI, nnU-Net, MedSAM), MPR, 3D volume rendering, ROI measurement, DICOM Send/Print and structured reading. Built with Python and PyQt5, it runs on macOS and Windows — no licence, no server, no account.
DabbaView는 무료 오픈소스 DICOM 뷰어이자 의료영상 분석 플랫폼입니다. RadiAnt · GE AW · INFINITT PACS 워크스테이션의 작업 방식을 참고해 만들었고, DICOM은 물론 NIfTI · NRRD · MetaImage · NumPy · 이미지 시퀀스를 열어 심장 MRI 정량화(EF, T1/T2 map, Flow, LGE), ACR 팬텀 정도관리(자동 보고서 · DICOM SC 증빙), AI 세그멘테이션, MPR, 3D 볼륨 렌더링, 측정 · ROI, DICOM Send/Print를 지원합니다. Python · PyQt5로 만들어 macOS(.app)와 Windows(.exe) 로 빌드되며, 설치 비용도 서버도 계정도 필요 없습니다.
| 🖼 보기 Viewing | 2D · Tile · Multi View(최대 4×4) · MPR · 3D Volume, Crosslink · Reference Lines · Sync Scroll, 3D Cursor, Cine 재생 · Phase 보기 |
| 📏 측정 Measure | 거리 · 각도 · Cobb · 면적 · ROI(원 · 사각 · 자유형) · 프로파일 · 랜드마크, ROI Manager, 주석 저장 · 복원 |
| ❤️ Cardiac MRI | EF · 심근 두께 · Bull's-eye, T1/T2 mapping, Perfusion, Flow(Qp/Qs), LGE 정량 |
| 🧪 ACR QC | 대형 팬텀 7항목 자동 측정, 수동 절차와 같은 단계별 증빙 46장, PDF · DOCX · XLSX 보고서, DICOM Secondary Capture 내보내기, 추이 그래프 |
| 🤖 AI | TotalSegmentator · MONAI · nnU-Net · MedSAM · SAM, 라벨 편집, DICOM SEG 입출력 |
| 🔌 PACS · 연동 | C-STORE(DICOM Send) · DICOM Print, 익명화, Google Drive · OneDrive 열기, 포맷 변환(NIfTI ↔ DICOM 등) |
| 🎬 내보내기 | 화면 캡처, 동영상(MP4 · AVI · GIF), 여러 시리즈 일괄 동영상, PNG 시퀀스 |
⚠️ 진단용으로 인증된 의료기기가 아닙니다. 학습·연구·참고용으로 사용하세요.
| 문서 | Markdown | |
|---|---|---|
| 사용자 매뉴얼 (설치 · 보기 · 측정 · ROI · Library · Settings · 단축키) | docs/manual.md | manual.pdf |
| AI & Analysis Guide (Cardiac · Neuro · Oncology · Lung · Diffusion · Perfusion · 화질 평가 · ACR QC · AI · 세그멘테이션) | docs/analysis_guide.md | analysis_guide.pdf |
화면은 실제 앱을 실행해서 찍었습니다 (합성 팬텀 데이터 + 실제 ACR 팬텀 영상). PDF는 python docs/build_pdf.py로 다시 만듭니다.
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파일·폴더 열기: 메뉴, 드래그 앤 드롭, Recent Files(최근 10개). 앱 시작 시 자동으로 불러오지 않음
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다중 포맷: DICOM 외에 아래 형식도 파일 열기·드래그 앤 드롭·폴더 열기로 불러와 DICOM 시리즈처럼 봅니다 (MPR·3D·AI·측정 모두 사용 가능, 공간 정보 유지)
형식 확장자 비고 NIfTI .nii, .nii.gz nibabel. 4D는 볼륨마다 시리즈. 이름에 label/mask/seg가 있는 라벨맵은 같은 위치의 영상에 AI 오버레이로 NRRD .nrrd, .nhdr pynrrd (LPS/RAS 공간 자동 변환) MetaImage .mha, .mhd SimpleITK NumPy .npy, .npz (슬라이스, 행, 열). _mask.npy/ npz의mask는 오버레이로, 옆의.json·dataset.json에서 간격 복원이미지 시퀀스 .png, .jpg, .bmp, .tif 폴더(또는 여러 파일)를 파일 이름 순서대로 한 시리즈로. images/옆masks/는 오버레이로DICOM SEG .dcm (SEG) 참조 시리즈 위에 세그멘테이션 오버레이 (참조 시리즈를 나중에 열어도 자동 적용) STL .stl 3D Volume 탭에 메시로 표시 (LPS mm 좌표, 볼륨과 겹쳐 봄) -
클라우드 (File → Open from Google Drive / Open from OneDrive): 브라우저로 로그인 → 폴더 탐색(내 드라이브·공유 문서함·공유 드라이브 / 내 OneDrive·공유 항목) → 파일 또는 폴더 단위로 열기. 폴더는 하위 폴더까지 로컬 Open Folder와 같은 기준으로 DICOM(과 지원 형식)만 골라 병렬로 내려받고 진행률(X/Y files) 표시, '현재 폴더 전체 열기' 버튼. 한 번 받은 파일은 캐시(파일 ID + 수정 시각)에 보관해 다시 열 때 내려받지 않음. 읽기 전용 권한, 각자 자기 OAuth 키를 Settings → Cloud에 입력 (앱에 내장된 키 없음, 없으면 설정 방법 안내). 로그인 토큰·Client Secret은 OS 키체인(macOS 키체인 / Windows 자격 증명 관리자)에 저장
- Google: Cloud Console에서 Drive API 사용 설정 + OAuth 클라이언트(유형 '데스크톱 앱') → Client ID·Client Secret (API Key는 선택)
- OneDrive: Azure Portal 앱 등록(개인+조직 계정), 플랫폼 '모바일 및 데스크톱' 리디렉션 URI
http://localhost, 위임 권한 Files.Read.All → Application (client) ID
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포맷 변환 (File → Convert / Export As): DICOM → NIfTI / NRRD / MetaImage / NumPy / PNG 시퀀스, NIfTI → DICOM / NumPy / NRRD, NumPy → NIfTI 등 모든 조합. 소스는 현재 시리즈 또는 파일·폴더, 옵션: voxel spacing 변경, 데이터 타입(int16/float32/uint8), 압축, AI 마스크 함께 저장(DICOM은 SEG로), PNG 8/16비트, DICOM Modality·환자 정보. 진행률 표시
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빠른 로딩: 메타데이터만 병렬로 먼저 읽고 픽셀은 필요할 때 읽음 (확장자 사전 필터링)
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시리즈 패널 (INFINITT 스타일): 중간 슬라이스 썸네일,
시리즈번호/총 장수, 시퀀스 이름, 선택 시 노란 테두리, 검사별 묶음- 환자 → 검사 → 시리즈로 묶음. ▶/▼로 환자·검사 접기/펼치기, 상단 ⊟/⊞로 모두 접기/펼치기 (트리 보기도 동일)
- 기본은 선택된 환자만 펼침. 환자 이름을 누르면 그 환자만 펼치고 첫 시리즈를 바로 로드 (환자 간 빠른 전환)
- 상단 요약:
12 patients · 194 series · 4,440 images(마우스를 올리면 검사 수까지)
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DICOM과 이미지가 섞인 폴더: 한 폴더에 DICOM과 그림 파일(JPG·PNG)이 300장 넘게 같이 있으면 그림은 건너뛰고 ⚠ 목록에 몇 장을 건너뛰었는지 남깁니다 (논문 그림·캡처가 섞인 자료 폴더에서 수만 장을 읽느라 멈춘 것처럼 보이던 문제). 그림만 보려면 그 폴더만 따로 여세요
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불러오기 안정성: 파일마다 10초 제한, 손상·미지원 파일은 건너뛰고 ⚠ 목록(폴더 | 파일명 | 단계 | 이유, Show in Finder)에 표시, OneDrive 등 클라우드 동기화 폴더 감지(로컬로 복사 후 열기 / 다운로드하며 / 받은 것만), 압축 DICOM(JPEG, JPEG-LS, JPEG 2000, RLE)·Enhanced 멀티프레임 지원, 불러오는 동안 RAM 표시
- 클릭(버튼을 뗄 때) / Enter = 활성 칸에 표시, 누른 채 끌면 로드하지 않고 드래그 앤 드롭 → 놓은 칸에 표시 (트리도 동일)
-
환자/검사 트리: Patient → Study → Series (☰ 버튼으로 전환)
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패널 접기/펼치기: 패널과 영상 사이의 ◀/▶ 버튼 또는 F2 — 슬라이드로 접히면 영상이 전체 너비 사용 (상태·너비는 다음 실행 때도 유지)
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시퀀스 툴팁: TR/TE/TI, Flip Angle, ETL, NEX, Bandwidth, 두께/간격, Matrix, FoV, 시퀀스 종류 (SE/FSE/GRE/EPI/IR, FatSat)
- 2D View: Stack 모드와 Tile 모드(2x2~6x6)
- Multi View: 가로 · 세로를 자유롭게 (1x1 ~ 4x5 · 최대 24칸) — 드롭다운에서 고르고 ⚙ Config에서 쓰는 레이아웃만 골라 두기, Auto(시리즈 수에 맞춤), 트리/패널이나 Finder에서 칸으로 드래그 앤 드롭
- 슬라이스 막대: 칸마다 영상 오른쪽에 세로 막대 — 끌어서 빠르게 넘기고 지금 위치가 보입니다 (View 메뉴에서 끄고 켬)
- 레이아웃 드롭다운:
2D/1X1~3X3/Default(Hanging Protocol) /ALL(검사의 모든 시리즈) - Hanging Protocol: 폴더를 열면 모달리티·부위에 맞춰 자동 배치 (예: Brain MRI → 2x2 T1/T2/FLAIR/DWI, Spine MRI → 1x2 Sag T1/T2). 편집하거나 현재 배치를 프로토콜로 저장 가능
- MPR: Axial/Sagittal/Coronal 3평면 (mm 기준 실제 비율) + Oblique: 크로스헤어 끝 핸들 드래그로 각도 회전, Shift+드래그 1° 단위 미세 조절, 각도 오버레이·리셋
- 3D Volume Rendering: VTK (macOS 앱 번들에 포함)
- Crosslink (Sync Cursor): 한 뷰에서 찍은 위치(mm)를 같은 좌표계(Frame of Reference)의 다른 뷰·MPR에 십자선으로 표시하고 가장 가까운 슬라이스로 이동
- Reference Line (Scout): 다른 칸의 현재 슬라이스 위치를 노란 선으로 표시
- 동기화 스크롤 / 동기화 W/L: 같은 좌표계의 평행한 시리즈끼리 위치 기준으로 연동
- Compare: 같은 환자의 다른 날짜 검사를 나란히 비교 (슬라이스 간격을 유지하며 함께 스크롤)
- 거리, 각도, Cobb 각, Freehand ROI, 타원 ROI(면적·Mean·SD·Min·Max), Freehand 면적, 2D 화살표(라벨), 텍스트 메모(크기·색상)
- 3D Cursor: 클릭 위치의 환자 좌표 (R/L, A/P, S/I). Crosslink 여부와 관계없이 같은 좌표계의 다른 칸·MPR에도 같은 위치를 표시 (각 시리즈의 픽셀 값, 슬라이스에서 벗어나면 Δ mm)
- Pixel Probe: 상태바에 좌표(x, y, z mm)와 픽셀 값 (CT: HU, MR: SI, PET: SUVbw)
- 측정·주석은 영상(SOPInstanceUID)별로 저장되며 JSON 저장/불러오기 가능
- Key Image: 표시 → 모아보기(Tile) → PNG + 목록(JSON) 내보내기
- W/L 조절, 사용자 정의 W/L 프리셋(추가/편집/삭제), Pan, Zoom, 돋보기 렌즈(2x~4x)
- 상하/좌우 반전, 90° 회전, 흑백 반전 (측정·주석은 영상에 붙어서 함께 회전)
- GE 스타일 오버레이: 기관·환자·성별/나이/체중, 날짜·시리즈/영상 번호·위치·FoV·Matrix·두께, 시퀀스·장비·코일·TR/TE/TI·FA/ETL/NEX·W/L, 우하단 W/L + 스케일 바
- Image 정보 패널: 현재 영상의 환자·검사·시리즈·획득 파라미터 상세
- 이미지 내보내기, Capture(오버레이·측정선 포함), 동영상(MP4/AVI/GIF)
- DICOM Send (C-STORE), DICOM Print (Basic Grayscale Print), 연결 확인(C-ECHO) — pynetdicom 사용
- DICOM 익명화 (툴바 🕶 Anonymize / Tools 메뉴): 개인정보·기관정보·검사정보·촬영 파라미터를 항목별로 선택, 프리셋(최소/표준/완전/연구용), 카테고리별 미리보기에서 변경될 태그 강조, Private 태그 제거, UID 재생성(시리즈 안에서 일관 유지)
DICOM Send는 원본 파일을 그대로 보내므로 환자 정보가 포함됩니다. 외부로 보낼 때는 먼저 익명화하세요.
오른쪽 사이드 패널에서 AI 학습 데이터를 만들고 모델을 연동합니다 (3D Slicer Segment Editor · MONAI Label 방식).
- 세그멘테이션: Brush(D) / Eraser(X, 현재 라벨만 지움) / Magic Wand(W, 클릭한 값 ±허용범위의 연결 영역, 3D 옵션) / Threshold(G, 값 범위 미리보기 후 클릭한 슬라이스 또는 전체 적용, CT 프리셋)
- 슬라이스 보간: 몇 장만 칠하면 사이 슬라이스를 모양 기반(거리 맵)으로 자동 채움
- 다중 라벨 / 라벨 매니저: 추가·삭제·이름·색상·표시 여부, 반투명 오버레이(투명도 슬라이더), 되돌리기(Ctrl+Z)
- 통계: 라벨별 볼륨(mL)·복셀·슬라이스 범위. 마스크는 시리즈별로 자동 저장되어 다시 열면 이어서 작업
- 내보내기: NIfTI(.nii.gz) · NumPy(.npy) · PNG 시퀀스 · COCO(JSON) · Pascal VOC · DICOM SEG, train/val/test 자동 분할(케이스가 여러 개면 케이스 단위, 하나면 슬라이스 단위)
- 전처리: 라벨 영역 크롭(+여유 mm), 리샘플링(목표 간격 mm), 가우시안/미디안 필터, 히스토그램 매칭(기준 시리즈), 윈도잉 후 0–1 정규화, 전/후 미리보기
- MONAI Label: 서버 연결(Settings → AI), 자동 세그멘테이션 결과를 오버레이로 받아 수정 → 최종 라벨 제출(active learning) → 학습 시작. 서버로는 픽셀 볼륨만 보냄 (환자 정보 제외)
- ONNX 로컬 추론 (onnxruntime): (N,C,H,W) 모델은 슬라이스별, (N,C,D,H,W)는 3D. 결과를 빈 곳만 채우거나 교체
- 데이터셋 워크리스트: 여러 환자/검사를 목록으로 관리, 상태(미완/진행중/완료), 라벨 통계, 폴더에서 다시 열기
NIfTI/NumPy/PNG/COCO/VOC에는 환자 정보가 들어가지 않습니다. DICOM SEG는 원본 검사를 참조하므로 환자 정보가 포함됩니다.
AI Research 패널의 🧰 Image Tools 탭, Process 메뉴, 하단 Histogram / Profile · Python Console(F3) 패널.
| 기능 | 내용 |
|---|---|
| Image Registration | 두 시리즈 선택 → Rigid / Affine (SimpleITK, Mutual Information · Mean Squares · Correlation, 다해상도). 결과는 기준 격자에 맞춘 새 시리즈 + 자동 융합 표시. 변환 .tfm 저장/불러오기 |
| Image Fusion | 기준 시리즈 위에 다른 시리즈를 컬러로 (예: CT 흑백 + PET Hot). 환자 좌표로 다시 샘플링하므로 해상도·방향이 달라도 겹침. 투명도, Overlay / Add / Multiply / Checkerboard, 컬러바 |
| Landmarks | Landmark 도구(F)로 점 찍기 → **📍 Landmarks 목록(Shift+F)**에서 모아 보기 · 누르면 그 영상으로 이동 · 이름·라벨 편집, 검사별 자동 저장(다시 열면 복원), 시리즈 카드에 📍 개수, 표시 방식(작게·반투명 / 가까이 댈 때만 / 숨김), 환자 좌표(mm) CSV / 3D Slicer .mrk.json 내보내기·불러오기, 같은 좌표계의 모든 시리즈와 3D 뷰에 표시 |
| Surface Model | AI 세그멘테이션 라벨 → Marching Cubes → 스무딩·데시메이션 → 3D 뷰, STL/OBJ/PLY 내보내기, 표면적·부피 |
| Filters (Process) | Gaussian, Median, Unsharp Mask, Sobel, Canny, Erosion/Dilation/Opening/Closing — 2D(슬라이스별) 또는 3D, 미리보기, 결과는 새 시리즈 (원본 보존) |
| Histogram | 현재 슬라이스 / 전체 볼륨 / ROI / AI 라벨 영역, Mean·StdDev·Min·Max·Median·Mode, log, CSV |
| Line Profile | Profile 도구(Shift+L)로 선을 그으면 거리(mm)별 값 그래프, CSV |
| Particle Analysis | 임계값 범위 또는 AI 라벨 → 객체별 면적·둘레·원형도·중심 좌표, 결과 표 + CSV |
| Color Map | Gray, Hot, Cool, Jet, Viridis, Magma, Inferno, Plasma, Bone, Rainbow, Fire + ImageJ .lut/텍스트 LUT, 컬러바 |
| Python Console (F3) | app.current_array, app.current_image, app.mask, app.add_series(배열, "이름"), np, ndi, plt, skimage — plt 그래프는 콘솔 오른쪽에 표시, 구문 강조, 스크립트 열기/저장 |
| Macros | 콘솔 스크립트를 매크로로 저장 → 원클릭 실행 (Process → Macros). 예제: Otsu → 입자 분석, Gaussian → 새 시리즈, 볼륨 통계, 라벨별 부피, MIP |
| 기능 | 내용 |
|---|---|
| 즐겨찾기 | ★ Library 버튼 / File → Add to Library / ⌘D: 현재 스터디(환자명·검사일·설명·모달리티·폴더)를 저장. 툴바 별이 ★이면 이미 들어 있는 스터디 |
| 열기 | 더블클릭·Enter·📂 열기: 이미 불러온 스터디면 바로 선택, 아니면 그 스터디가 있는 폴더들만 불러와 첫 시리즈 표시. 폴더를 옮겼으면 새 위치 지정 |
| 컬렉션 | 사용자 폴더(예: Cardiac Cases, Teaching Cases) + 하위 컬렉션 트리. 스터디를 컬렉션으로 끌어다 놓기, 한 스터디가 여러 컬렉션에 (태그 방식). 이름 변경·삭제·위/아래·다른 컬렉션 안으로 이동. '컬렉션 없음'으로 정리 안 된 스터디 확인 |
| 메모 | StudyInstanceUID 기준, 굵게·기울임·글머리/번호 목록, 자동 저장. 본문의 #태그는 자동으로 스터디 태그. Markdown / TXT 내보내기 (선택·컬렉션·전체) |
| 태그 | 컬러 태그 칩으로 거르기(여러 개 = 모두 포함), 우클릭으로 색 변경, 빠른 태그 버튼(#interesting #teaching #followup, 편집 가능) |
| 검색 | 환자명·ID·설명·검사일·메모·폴더, #태그 — 현재 컬렉션 안에서 (전체 스터디 선택 시 전체) |
| 저장 | ~/Library/Application Support/DabbaView/library.json (앱 시작 시 자동 로드), JSON 내보내기 / 가져오기(병합) |
| 내보내기 | Library 우클릭 Export… / ⋯ 메뉴 / File → Export Library...: 범위(전체·컬렉션·선택), 형식 PDF(reportlab, 한글 글꼴) · Word(python-docx) · Excel(openpyxl: 스터디 목록 · 컬렉션별 · 시리즈 · 측정 시트) · PNG/JPEG 연락처 시트 또는 스터디별 이미지 · CSV · JSON · Markdown. 포함 항목(환자·스터디 정보·시리즈 목록·메모·태그·썸네일·측정/ROI) 선택, 미리보기. HWP는 macOS용 라이브러리가 없어 PDF/DOCX로 저장 후 한글에서 열도록 안내 |
- 시리즈 패널·트리·Library에서 우클릭 Rename Study…(F2) / Rename Series…(⇧F2) / Edit Patient Name/ID…
- DICOM 파일 원본도 수정(기본): pydicom으로 태그만 바꾸고 픽셀 데이터는 그대로, 진행률·취소, 수정 전
<파일>.bak백업(Settings에서 끄기). 끄면 원본은 그대로 두고 Library에서만 표시 이름 변경 - 환자 이름·ID 변경은 익명화와 구분된 별도 경고 + 새 PatientID를 한 번 더 입력해야 진행
| 모델 | 방식 | 내용 |
|---|---|---|
| TotalSegmentator | 로컬 (pip) | CT(total) / MR(total_mr) 전신 해부학 구조 자동 세그멘테이션 → 구조 이름·색이 라벨로 자동 등록 |
| nnU-Net v2 | 로컬 (pip) | Settings → AI에 사전학습 모델 폴더(…/nnUNetTrainer__nnUNetPlans__3d_fullres)와 fold 지정 → 실행, 라벨 이름은 dataset.json |
| MONAI Label | 서버 | 기존 🤖 모델 탭 (자동 세그멘테이션, 피드백 제출, 학습) |
| MedSAM | 로컬 (ONNX) | 세그멘트 탭 🎯 MedSAM 도구(M): 클릭 한 번 → 클릭 중심 박스(또는 점) 프롬프트로 그 슬라이스의 구조를 현재 라벨로. SAM 형식 인코더/디코더 .onnx, 같은 슬라이스 두 번째 클릭부터는 즉시 |
| 사용자 ONNX | 로컬 | Settings → AI에 .onnx 경로 지정 → Models 탭에서 실행 |
| REST API | 원격 | 볼륨 NIfTI를 POST → 라벨 NIfTI(또는 JSON base64) 수신. 형식은 Models 탭 'REST 형식' |
- 원클릭 설치: TotalSegmentator·nnU-Net은 PyTorch(수 GB)가 필요해서 앱에 넣지 않고, Models 탭의 설치 버튼이 DabbaView 전용 Python 환경(앱 데이터 폴더/ai/model-env)을 만들어
pip install합니다. 시스템에 Python 3.9 이상이 필요하며, Settings → AI에서 다른 Python(conda 등)을 지정할 수도 있습니다. - 실행 로그·진행률·취소(프로세스 종료), 결과는 세그멘테이션 오버레이 + 라벨 목록에 등록(번호가 겹치면 새 번호로), 📦 결과 내보내기로 NIfTI / DICOM SEG.
- 모델·서버로 보내는 것은 픽셀 볼륨(NIfTI)뿐이며 환자 이름·ID 등 DICOM 정보는 보내지 않습니다.
Help → 📚 Open Datasets: TCIA, MedPix, MIMIC-CXR, NLST, UK Biobank, OpenNeuro, Grand Challenge, Medical Segmentation Decathlon, ACDC, BraTS, AMOS, Awesome DICOM, Awesome Medical Imaging Datasets (브라우저로 열림)
| 기능 | 내용 |
|---|---|
| 정량 ROI | ROI Manager의 ＋원 / ＋타원 / ＋사각형: 중심 좌표(px) + 반지름·장축/단축·가로/세로(mm)로 정확한 크기. 자유곡선은 기존대로(8) |
| 편집 | Select 도구로 클릭 = 선택(Shift/⌘로 여러 개), 몸통 끌기 = 이동, 끝점·모서리 핸들 끌기 = 수정 (그리기 도구에서도 핸들은 바로 잡힘). Properties에서 이름·색·중심·크기를 숫자로 |
| ROI Manager (Ctrl+Shift+M) | 현재 영상/시리즈의 ROI·측정 목록: ☑ 표시/숨김, 이름(더블클릭), 색(색 칸 더블클릭), 🔒 잠금, Select All / Deselect All |
| 분석 | Measure: ROI Name · Area(mm²) · Perimeter · Mean · StdDev · Min · Max · Median · Pixels 표 → CSV / 클립보드. 측정값 표: 거리·경로·각도·면적 모두. Volume: 같은 이름 ROI의 여러 슬라이스 부피 (Σ면적 × 슬라이스 간격) |
| 복사 | Ctrl+C → 다른 슬라이스·시리즈에서 Ctrl+V, 슬라이스 복제(예: 1-20), Mirror(좌우 대칭 위치) |
| 저장/불러오기 | .roi.json: 종류·좌표(환자 좌표 mm + 영상 상대 위치)·크기(mm)·이름·색·슬라이스. 같은 좌표계(T1 → T2)는 mm로 같은 위치, 다른 환자는 상대 위치로 적용. 템플릿으로 자주 쓰는 ROI 세트 저장 |
| Compare | 다른 검사(이전 검사)의 ROI를 현재 영상에 점선으로 겹쳐 보기 (이전 평균값 표시) |
| Batch | AI 패널 Worklist의 모든 검사에 같은 ROI 적용 → 결과 CSV 일괄 |
| 빠른 측정 | 거리: 클릭→클릭 또는 끌기, Shift = 0/45/90° 스냅, 커서 옆 실시간 거리(측정 전에는 마지막 점에서의 거리), Select 도구 더블클릭 → 클릭 = 도구 바꾸지 않고 거리 측정. 다중 점 경로(Shift+D) 총 길이, 면적+둘레 동시 표시 |
| 표시 설정 | Tools → 측정 표시 설정: 글자 크기, 단위 (mm / cm / px) |
| 되돌리기 | Ctrl+Z / Ctrl+Y: ROI·측정 추가·이동·수정·삭제 (세그멘테이션과 편집 순서대로) |
메뉴바 Analysis ▸ Cardiac | Neuro | Oncology | Lung | MSK | Vascular | Diffusion | Perfusion | Spectroscopy | Image Quality Assessment 에서 도구를 고르면 오른쪽 Analysis 패널에 입력 화면과 결과(표 + matplotlib 그래프, 복사·CSV·PNG)가 나옵니다. 맵은 새 시리즈로 만들어집니다 (원본 보존). 피팅은 scipy.optimize, 계산은 numpy.
| 카테고리 | 도구 |
|---|---|
| Cardiac | LV/RV Endo·Epi 윤곽 (ROI → 윤곽 저장, 영상 위 색 표시) → EDV·ESV·SV·EF·CO·심근 질량, AHA 17-segment Bull's Eye, T1(MOLLI)·T2 매핑, LGE (n-SD / FWHM), Phase-Contrast 유량 (순방향·역류·역류율·Qp/Qs), Strain (OpenCV optical flow, GCS·GRS), 관류 시간-신호 곡선 (upslope) |
| Neuro | ADC/FA 컬러맵, DWI–ADC 미스매치 (확산 제한 vs T2 shine-through), FLAIR 병변 부피, DSC 관류 맵 |
| Oncology | 종양 부피, RECIST 반자동 (장경·단경, 측정선 표시), Follow-up 변화율·반응 평가·배가 시간, ADC 히스토그램, SUVbw (SUVmax·peak·mean, MTV, TLG) |
| Lung | 결절 반자동 분할 (장경·단경·부피), Doubling Time, 폐기종 LAA% (<−950 HU, Perc15), GGO |
| MSK | 관절 각도 (두 선), 근육 단면적 (cm²), 지방 침윤 (CT HU 범위 / MR Otsu 자동), Cobb |
| Vascular | 혈관 직경·면적, 협착률 (직경·면적), Curved MPR (랜드마크 경로), 동맥류 최대 직경·부피 |
| Diffusion | ADC 맵 (다중 b 단일 지수 피팅), b-value 신호 감쇠 곡선, IVIM (D · D* · f 맵 + ROI 비선형 피팅) |
| Perfusion | DCE Tofts (Ktrans · ve · kep), DSC (ΔR2* → sSVD CBV · CBF · MTT, rCBV/rCBF 정규화, 감마 바리에이트 피팅), AIF 자동 / 동맥 ROI / Parker 집단 AIF, 시간-신호 곡선 |
| Spectroscopy | DICOM MR Spectroscopy / Siemens .rda → 스펙트럼 (선폭 가중, 자동·수동 위상), NAA · Cho · Cr · mI · Lac 피크, Cho/Cr · NAA/Cr · Cho/NAA |
연구·교육용입니다. 진단용으로 검증된 소프트웨어가 아니므로 결과는 검증된 도구와 대조하세요.
현재 보고 있는 영상에서 화질 지표를 잽니다. 자동으로 놓은 ROI는 IQ … 주석이라 ROI Manager에서 보이고 옮길 수 있습니다 (옮긴 뒤 '다시 계산'). 계산은 numpy · scipy(FFT·ndimage), 그래프는 matplotlib.
| 도구 | 내용 |
|---|---|
| MTF (Edge) | 에지를 가로지르는 직선 하나 → 줄마다 에지 위치를 찾아 기울기 맞춤 → 4배 과표본 ESF → LSF → MTF. MTF50·MTF10 표시, Nyquist 선. '자동'은 팬텀 가장자리 |
| SNR | 단일 영상: 신호(물체 75%) 평균 / 배경 SD (MR 크기 영상 Rayleigh ÷0.655), 두 영상: 차영상 SD/√2 (NEMA). ROI 자동 배치 (글자·자 오버레이 피함) |
| CNR | 마지막 ROI 두 개: |m1−m2| / √((σ1²+σ2²)/2), 배경 잡음 기준 CNR |
| Uniformity | NEMA 5-ROI(중심+상하좌우), ACR PIU, 균일도 지도(1 cm² 이동 평균 편차 %, 컬러맵 새 시리즈) |
| Ghosting | ACR PSG (팬텀 밖 4방향 10 cm² 타원 자동), 고스팅 비율 지도 |
| Geometric Distortion | 격자 칸 중심 자동 검출 → 이상 격자(회전·이동, 공칭 간격 선택) 대비 변위, 벡터 화살표·quiver 그래프 |
| NPS | 균일 영역 조각 2D FFT (2차 추세 제거) → 2D NPS · 방사 평균 1D NPS, 백색/상관/구조 잡음 판별(스파이크 주파수), 두 영상 차분 옵션 |
| NEQ | S²·MTF²/NPS (마지막 MTF·NPS 결과), 입사 양자 q를 넣으면 DQE |
| Resolution | 점 광원 FWHM/FWTM(가로·세로), 선 광원 FWHM, 바 패턴 묶음별 lp/mm·변조도 → 분해 한계 |
| Artifact | 링(극좌표 변환 후 반지름 줄무늬), 지퍼(한 열/행 전체의 튀는 값 + 주기 성분), 밴딩(행·열 주기 성분 진폭 %) |
| Auto IQ Assessment | SNR · CNR · NEMA 균일도 · PIU · PSG · MTF를 한 번에, 이전 결과와 변화 비교, PDF 보고서, 날짜별 추세 (iq_history.json) |
ACR 대형 MRI 팬텀의 7개 검사를 자동으로 분석합니다. 기준값은 3.0T ACR(GE SIGNA Architect 기준) 기본, Settings → ACR QC에서 변경(1.5T 프리셋 포함).
- Auto Analyze: 불러온 영상에서 localizer · T1 slice 1–11 · T2 slice 1–11을 자동으로 찾음 (DICOM은 EchoTime으로 T1/T2·이중 에코 구분, 콘솔 화면 캡처 JPEG 폴더는 격자 영상(slice 5) 기준, T2 이중 에코는 둘째 에코)
- 검사마다 해당 슬라이스로 이동해 ROI·측정선을 주석으로 배치 (진행 목록에 단계 표시) → ROI Manager에서 보이고 Measure All 가능
| 검사 | 자동 배치 / 계산 | 기준 (3T) |
|---|---|---|
| 1. 기하학적 정확도 | localizer 위아래 길이, slice 1 가로·세로, slice 5 가로·세로·대각 둘 (국소 반치 가장자리, 노치 피한 평행 현 보정) | 148 ± 2 / 190 ± 2 mm |
| 2. 고대조도 분해능 | slice 1 구멍 배열 6개(1.1·1.0·0.9 mm × UL·LR) 자동 판정 → 사용자 확인 | ≤ 1.0 mm |
| 3. 절편 두께 | slice 1 경사판 두 개, 기준 = 두 ROI 평균의 절반, 0.2 × 위 × 아래 / (위 + 아래) | 5.0 ± 0.7 mm |
| 4. 절편 위치 | slice 1·11 쐐기 막대 두 개 길이 차이 (오른쪽 − 왼쪽) | ≤ 5 mm |
| 5. 균일도 PIU | slice 7 200 cm² 원 안에서 1 cm² 평균 최대·최소 | ≥ 82 % |
| 6. 고스팅 PSG | 팬텀 밖 위·아래·좌·우 10 cm² 타원 (글자·자 오버레이 피함) | ≤ 2.5 % (T1) |
| 7. 저대조도 | slice 8–11 스포크 10개 × 원판 3개 (slice 11에서 회전·중심을 찾고 9°씩 예측) → 스포크 수 자동 → 사용자 확인·수정 | 합 ≥ 37 |
- 수동 수정: ROI·측정선을 옮기면 자동으로 다시 계산 (또는 ↻ 버튼), 스포크 수·분해능은 표에서 직접 수정. 원판·구멍 배열은 초록(보임)/빨강 표시
- 결과 표: 항목별 적합(초록)/부적합(빨강) + 종합 판정
- Export Report: 기록지 형식 PDF · Word · Excel (병원·연도/반기·장비·자장·호기·검사일·코일·검사자, 7개 항목 T1/T2, 종합 판정, ROI 그린 영상)
- 추세: 결과를 날짜별로 저장(
acr_history.json)하고 항목별 그래프(기준선 포함)로 비교 - 화면 캡처(JPEG·PNG)는 픽셀 크기를 FOV(기본 250 mm)로 가정하고 콘솔 글자 오버레이를 피합니다. 신호값은 표시 창이 적용된 값이라 L = W/2(하한 0)일 때 비율 검사(PIU·고스팅)가 유효합니다
| 조작 | 기능 |
|---|---|
| 좌클릭 드래그 | 선택한 도구 (기본: Selector = 선택만) |
| 우클릭 드래그 | 항상 W/L (좌우 = Width, 상하 = Level) |
| 가운데 버튼 드래그 | 항상 Pan |
| Ctrl(⌘) + 좌클릭 드래그 | ROI 자동 W/L: 사각형을 그리면 그 영역으로 W/L 설정 (기본 Mean±2SD, Settings에서 Min–Max로 변경 가능) |
| Alt(⌥) + 좌클릭 드래그 | Pan (도구 무관) |
| 휠 | 슬라이스 이동 (위 = 이전, 아래 = 다음) |
| Shift + 휠 | 5장씩 빠르게 이동 |
| 좌 + 우클릭 함께 누르고 드래그 | 위아래 = 슬라이스, 좌우 = 위상(heart cine 등) — 천천히 한 장씩, 빠르게 끌수록 많이 (최대 12배) |
| Ctrl(⌘) + 휠 | Zoom (위 = 확대, 커서 위치 기준) |
| 맨 아래 가운데 🔍 Zoom / ◐ W/L 칸 누르고 끌기 | 영상을 가리지 않고 확대(위아래) · W/L(좌우 = Width, 위아래 = Level). 두 번 클릭: 화면 맞춤 / 기본 W/L |
| 좌측 더블클릭 | 화면에 맞춤 (Fit to Window) |
| 우측 더블클릭 | W/L을 DICOM 기본값으로 리셋 |
macOS에서는 표의 Ctrl 자리에 ⌘ (Command) 와 Control 키 모두 쓸 수 있습니다.
조작감 (Settings ▸ Mouse ▸ 조작감) — 상용 PACS처럼 묵직하고 정밀하게
- W/L: 천천히 움직이면 0.4배로 섬세하게, 빠르게 끌면 최대 2.5배로 가속. 한 픽셀이 바꾸는 값은 드래그를 시작할 때 Window Width의 1/100이라 좁은 창(뇌 · 연부조직)에서는 섬세하게, 넓은 창에서는 크게 움직입니다.
- 무게감: 끈 만큼을 약 55ms에 걸쳐 따라가 부드럽게 멈춥니다 (W/L · Pan · Zoom · 휠 확대). W/L과 Zoom은 손을 떼면 그 자리에 멈춥니다.
- Pan 관성: 던지듯 빠르게 놓으면 잠깐 미끄러지다 감속해서 멈춥니다. 천천히 맞추고 놓으면 그대로입니다. 다시 누르면 바로 멈춥니다.
- 휠 넘기기: 천천히 굴리면 한 칸에 한 장, 빠르게 연달아 굴리면 여러 장씩 (최대 6장). 트랙패드는 움직인 양만큼 넘어갑니다.
- 한 번에 고르기: 가볍게 · 보통(기본) · 묵직하게(정밀) · 즉시 반영(보간 · 가속 없음). W/L · Pan · Zoom · 넘기기 감도(25–400%), 가속 세기(0 = 가속 없음), 무게감(0–200ms), Pan 관성 · 휠 가속을 따로 바꿀 수도 있습니다.
한/영 입력 상태와 관계없이 동작합니다 (한글 입력 중 T → ㅅ 으로 들어와도 T 단축키로 처리).
| 키 | 기능 | 키 | 기능 |
|---|---|---|---|
| S | Selector | 1 | W/L |
| 2 | Pan | 3 | Zoom |
| 4 | 거리 | 5 | 각도 |
| B | Cobb 각 | 6 | 3D Cursor |
| 7 | 돋보기 | 8 | Freehand ROI |
| E | 타원 ROI (Shift: 원) | 9 | 면적 |
| 0 | 화살표 | A | 텍스트 메모 |
| V / H | 상하 / 좌우 반전 | [ / ] | 왼쪽 / 오른쪽 90° 회전 |
| I | 흑백 반전 | Shift+R | 회전·반전 초기화 + 화면 맞춤 |
| C | Crosslink | L | HU Lens (커서 옆 픽셀 값) |
| K | Key Image 표시/해제 | Shift+K | Key Image 모아보기 |
| Shift+T | Stack ↔ Tile | T / O | 환자 정보 + 측정/주석 표시/숨김 |
| Space | Multi View: 선택한 칸만 크게 ↔ 복귀 | P | 시네 재생/정지 |
| Shift (그리는 중) | 직선 0/45/90° 스냅 | ||
| Esc | 그리던 측정 취소 / 3D Cursor 지우기 / 세그멘테이션 도구 해제 | Ctrl+T | DICOM 태그 |
| Ctrl+I | Image 정보 패널 | Ctrl+Shift+S | Capture |
| Ctrl+O | 파일 열기 | Ctrl+Shift+O | 폴더 열기 |
| Ctrl+S | 이미지 내보내기 | Ctrl+Shift+E | 동영상 내보내기 |
| F2 | 시리즈 패널 접기/펼치기 | ⌘, (macOS) | Settings (Windows는 File → Settings) |
| Ctrl+Shift+A | AI Research 패널 | D / X | 세그멘테이션 Brush / Eraser |
| W / G / M | Magic Wand / Threshold / MedSAM (클릭 한 번) | Ctrl+Z / Ctrl+Y | 되돌리기 / 다시 하기 (ROI·측정·세그멘테이션, 가장 최근 편집부터) |
| Shift+E | 사각형 ROI (Shift: 정사각형) | Shift+D | 다중 점 경로 길이 (더블클릭/Enter로 끝) |
| Ctrl+C / Ctrl+V | ROI 복사 / 현재 슬라이스에 붙이기 | Ctrl+Shift+M | ROI Manager |
| Ctrl+D | 현재 스터디를 Library(즐겨찾기)에 추가 | ⌘B / ⌘I (메모 입력 중) | 굵게 / 기울임 |
| Ctrl+M | Measure (선택 ROI 통계 표) | Delete | 선택한 ROI/측정 삭제 (선택 없으면 마지막 것) |
| F | Landmark (점 찍기) | Shift+L | Line Profile |
| F3 | Python 콘솔 | Ctrl(⌘)+F | 🔍 기능 찾기 — 한글·영어·비슷한 말로 메뉴 기능 검색 (동영상, 내보내기, export, ㄷㅇㅅ …) |
| ↑ / ↓ | 슬라이스 (위상 영상: 위상 고정) | ← / → | 위상 (위상 영상만, 그 밖에는 동작 없음) |
| Ctrl(⌘)+Shift+↑ | ↑↓ 동작 잠시 바꾸기: 슬라이스 위치 → 전체 순서 → 위상 (View ▸ ↕ 방향키) |
- Mouse: 버튼·휠·더블클릭 동작 매핑
- W/L Presets: 프리셋 추가/편집/삭제
- Hanging Protocols: 모달리티, 부위 키워드, 레이아웃, 칸별 시리즈 키워드
- DICOM Nodes: 이 컴퓨터의 AE Title, 전송/인쇄 대상 (AE Title, Host, Port)
- Deploy Web(Help → Deploy Web): 저장소·워크플로·브랜치, GitHub 토큰
- AI: MONAI Label 서버 주소, Access Token
- Cloud: Google OAuth Client ID / Client Secret / API Key, OneDrive(Azure) Client ID, 로그아웃
- ACR QC: 판정 기준값(3T / 1.5T 프리셋), 보고서 머리글(병원·호기·장비·자장·코일·검사자), 이미지 파일 FOV
- Cache: 캐시 위치·사용량(메타데이터/썸네일/클라우드 파일), 최대 용량 1~50 GB(기본 5 GB, 넘으면 오래 안 쓴 것부터 자동 삭제), Clear Cache
- 위치: macOS
~/Library/Caches/DabbaView, Windows%LOCALAPPDATA%\DabbaView\cache - 폴더 메타데이터: 폴더를 처음 열 때 시리즈 분류·정렬에 쓰는 DICOM 헤더를 저장 → 파일 목록·수정일·크기가 같으면 다음에는 파싱 없이 바로 열기 (바뀌면 자동으로 다시 읽음). 썸네일도 저장
- 클라우드 파일: Google Drive / OneDrive에서 받은 파일을 파일 ID + 버전으로 보관
- 캐시에는 환자 정보가 든 영상 헤더·파일이 있으니 공용 PC에서는 Settings → Cache → Clear Cache
설정은 QSettings로 저장됩니다 (macOS: ~/Library/Preferences/com.dabbaview.DabbaView.plist).
git clone https://github.com/Dabbabbu/DabbaView.git
cd DabbaView
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
python create_icon.py # 아이콘과 시작 화면 로고 생성
python run.py # 또는: python run.py /path/to/dicom/folderVTK는 3D Volume Rendering에만 쓰이며, 없으면 3D 탭만 비활성화되고 나머지 기능은 동작합니다.
| 플랫폼 | 명령 | 결과 |
|---|---|---|
| macOS | ./build_app.sh (py2app) |
dist/DabbaView.app |
| macOS (코드만 바뀐 경우) | ./quick_patch.sh |
설치된 /Applications/DabbaView.app의 코드만 교체 (몇 초) |
| macOS 대안 | ./build_pyinstaller.sh |
dist/DabbaView.app |
| Windows | build_windows.bat (PyInstaller) |
dist\DabbaView\DabbaView.exe (ONNX·MedSAM 추론 제외 — 아래 참고) |
Windows 빌드는 onnxruntime을 넣지 않습니다 (PyInstaller가 분석 중 import하다 죽어서 빌드가 실패함). ONNX 모델·MedSAM 추론만 빠지고 나머지 기능은 같습니다. 이 기능이 필요하면 소스에서 실행하세요.
빌드된 앱은 서명되지 않았습니다. 처음 열 때 macOS는 우클릭 → 열기, Windows는 SmartScreen에서 "추가 정보 → 실행"을 선택하세요.
Releases 에서 받으세요 (GitHub 로그인 없이 가능).
| 운영체제 | 파일 | 설치 |
|---|---|---|
| macOS | DabbaView-v2.13.0-macOS.zip (안에 DabbaView.app) |
압축을 풀고 DabbaView.app을 응용 프로그램으로 옮긴 뒤, 처음에는 우클릭 → 열기 |
| Windows (권장) | DabbaView-v4.1.0-Windows-Setup.exe |
실행해서 설치 → 바탕화면 · 시작 메뉴 바로가기 생성 (관리자 권한 불필요). 새 버전도 이 파일을 실행하면 같은 자리에 업데이트되어 바로가기가 그대로 작동. SmartScreen에서 추가 정보 → 실행 |
| Windows (설치 없이) | DabbaView-v4.1.0-Windows.zip (안에 DabbaView\DabbaView.exe) |
압축을 풀고 DabbaView.exe 실행 |
버전 태그(v2.6.0 등)를 올리면 GitHub Actions가 두 플랫폼을 빌드하고 실행되는지 확인한 뒤 Release를 만들고 zip을 붙입니다. 새 Release가 올라가면 이전 Release는 자동으로 지워져 항상 최신 하나만 남습니다 (태그는 그대로 남아 소스는 언제든 받을 수 있습니다).
태그 없이 main에 push한 빌드는 Actions → 최근 빌드 → Artifacts에 남습니다 (GitHub 로그인 필요, 90일 보관).
DabbaView/
├── run.py # 실행 스크립트
├── create_icon.py # 아이콘(.icns/.ico) + 로고 생성
├── create_social_preview.py # GitHub 소셜 미리보기 이미지(1280×640) 생성
├── setup_app.py # py2app 설정
├── build_app.sh / build_pyinstaller.sh / build_windows.bat
├── .github/workflows/build.yml # macOS + Windows 자동 빌드
└── dabbaview/
├── main_window.py # 메인 윈도우, 툴바, 메뉴
├── dicom_loader.py # 병렬 로딩, 시리즈 분류/정렬, lazy 픽셀 로딩
├── dicom_info.py # 태그 해석, 시퀀스 요약, GE 오버레이 문구, SUV
├── geometry.py # 영상 ↔ 환자 좌표(mm), Reference Line 계산
├── viewport.py # 2D 뷰포트 (도구, 측정, 오버레이, 마우스 매핑)
├── multi_viewport.py # Multi View (레이아웃, 동기화, Reference Line)
├── tile_view.py # Tile 모드 / Key Image 모아보기
├── series_panel.py # INFINITT 스타일 썸네일 패널
├── series_tree.py # 환자/검사/시리즈 트리, 썸네일 생성
├── hanging.py # Hanging Protocol 매칭/배치
├── annotations.py # 주석·Key Image 저장소 (JSON)
├── roi_tools.py # ROI 모양·통계·환자 좌표 변환·.roi.json·부피
├── roi_manager.py # ROI Manager 도크 (정량 ROI, Measure, 복사, 템플릿, Compare, Batch)
├── annotation_edit.py # 주석 선택·이동·핸들 편집·스냅·실시간 거리
├── roi.py # ROI/타원/Cobb 계산
├── cursor_sync.py # Crosslink 컨트롤러
├── mpr_viewer.py # MPR
├── volume_renderer.py # 3D (VTK)
├── video_exporter.py # 동영상 내보내기
├── dicom_net.py # C-ECHO / C-STORE / Print (pynetdicom)
├── network_dialogs.py # DICOM Send / Print 대화상자
├── settings_dialog.py # Settings 대화상자
├── app_settings.py # 설정 저장 (마우스, 프리셋, 프로토콜, 노드)
├── image_info_panel.py # Image 정보 패널
├── anonymizer.py # 익명화
├── tag_viewer.py # DICOM 태그 뷰어
├── text_dialog.py # 텍스트 주석 입력
├── render.py # 8비트 렌더링 (내보내기/인쇄)
├── shortcut_fallback.py # 한글 입력 상태에서도 단축키 동작
├── about_dialog.py # Help → About
├── deploy_web.py # Help → Deploy Web (GitHub Actions)
├── net_ssl.py # HTTPS 인증서 (certifi)
├── cloud/ # Google Drive / OneDrive (로그인, 탐색, 폴더 다운로드, 키체인 토큰)
├── cache.py # 폴더 메타데이터·썸네일·클라우드 파일 캐시 (LRU 용량 관리)
├── clinical/ # 전문 분석 (Analysis 메뉴 9개 카테고리)
│ ├── models.py # ADC·IVIM·T1/T2·감마·DSC sSVD·Tofts·PC 유량
│ ├── cardiac.py / lesion.py / mrs.py # 심장·병변/폐/혈관·분광 엔진
│ ├── panel.py # 오른쪽 Analysis 도크, 결과 표·그래프
│ ├── acr.py / acr_report.py / tools_acr.py # ACR 팬텀 QC 엔진 · 기록지·추세 · 도구
│ ├── iq.py / tools_iq.py # 영상화질 평가 (MTF·SNR·NPS·왜곡·아티팩트 …)
│ └── tools_*.py, menu.py # 도구 페이지, 메뉴 등록
├── analysis/ # 3D Slicer · ImageJ 스타일 분석
│ ├── processing.py # 필터 (Gaussian, Median, Unsharp, Sobel, Canny, Morphology)
│ ├── measure.py # 히스토그램 통계, 라인 프로파일, 입자 분석
│ ├── registration.py # SimpleITK 정합
│ ├── fusion.py # 영상 융합
│ ├── surface.py # Marching Cubes 표면 모델
│ ├── landmarks.py # 랜드마크 (Slicer Markups JSON)
│ ├── colormaps.py # 컬러맵 / LUT
│ ├── console.py # Python 콘솔
│ ├── macros.py # 매크로
│ ├── plots.py # Histogram / Profile 패널
│ ├── process_dialog.py
│ └── tab.py # AI 패널 Analysis 탭
├── formats/ # DICOM 외 포맷
│ ├── readers.py # NIfTI/NRRD/MetaImage/NumPy/이미지 → 시리즈
│ ├── volume_series.py # 메모리 볼륨을 DICOM 시리즈처럼
│ ├── seg_reader.py # DICOM SEG → 오버레이
│ ├── writers.py # 변환 (NIfTI/NRRD/MHA/NumPy/PNG/DICOM)
│ └── convert_dialog.py
├── open_datasets.py # Help → Open Datasets 링크
├── library.py # 스터디 라이브러리 저장소 (즐겨찾기·컬렉션·메모·태그, library.json)
├── library_panel.py # 왼쪽 Library 탭 (컬렉션 트리·목록·메모·검색)
├── (docs/) # 매뉴얼 · 분석 가이드 (Markdown · PDF · 스크린샷), build_pdf.py
├── library_export.py / library_export_dialog.py # Library 내보내기 (PDF·Word·Excel·이미지·CSV·JSON·MD)
├── dicom_edit.py / rename_dialog.py # 스터디·시리즈 이름, 환자 정보 변경 (원본 태그 수정·.bak)
└── ai/ # AI Research
├── panel.py # 사이드 패널 UI
├── segmentation.py # 마스크 편집 (Brush/Eraser/Wand/Threshold/보간)
├── labels.py # 라벨 목록
├── export.py # NIfTI/NumPy/PNG/COCO/VOC/DICOM SEG + 분할
├── nifti.py # NIfTI-1 읽기/쓰기
├── dicom_seg.py # DICOM Segmentation 생성
├── preprocess.py # 크롭/리샘플링/필터/히스토그램 매칭/정규화
├── monai_label.py # MONAI Label REST 클라이언트
├── onnx_infer.py # ONNX 로컬 추론
├── model_hub.py # TotalSegmentator·nnU-Net(전용 Python 환경)·REST 실행
├── models_tab.py # Models 탭 (상태·원클릭 설치·실행·로그)
├── medsam.py # MedSAM / SAM ONNX (클릭 세그멘테이션)
├── worklist.py # 데이터셋 워크리스트
└── volume.py # 시리즈 → 3D 볼륨 + 좌표
- 📚 Open Datasets: 공개 의료영상 데이터셋·대회 링크 13개 (브라우저로 열림)
- About DabbaView: 버전, 빌드 날짜·커밋, 저작권, 라이선스, GitHub 링크, 포함된 라이브러리 버전 (macOS는 앱 메뉴 → About)
- Deploy Web: DabbaView-Web(GitHub Pages)을 GitHub Actions
deploy.yml로 다시 배포하고, 진행 상태(Deploying... → Deploy complete!)와 사이트 주소를 표시- 선택: 배포 전에 웹
package.json·package-lock.json버전을 앱 버전으로 맞춤 ([skip ci]커밋 하나) - 토큰:
gh auth login이 되어 있으면 gh CLI 토큰을 사용(저장 안 함). 아니면 한 번 입력 → 설정 파일에 평문 저장. 필요한 권한: Actions·Contents 쓰기, Pages 읽기 - 배포되는 것은 GitHub의 브랜치 내용입니다 (로컬에서 커밋·푸시하지 않은 변경은 포함되지 않음)
- 선택: 배포 전에 웹
- PACS Query/Retrieve (C-FIND / C-MOVE)
- DICOM 수신 (Storage SCP)
- Enhanced 멀티프레임 DICOM의 프레임별 공간 정보 (Crosslink/MPR)
- 동영상 내보내기에 회전·반전·측정선 반영
- 코드 서명된 macOS/Windows 배포판
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Copyright (c) 2026 Park Seongho (Dabbabbu)
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