Dicoogle 开源 PACS 系统安装与使用指南

一、项目简介

Dicoogle 是一款由UA-PT 生物信息学研究团队开发的开源图片存档与通讯系统（Picture Archiving and Communication Systems，简称 PACS）。该软件采用了模块化架构，通过提供一个软件开发工具包(SDK)，便于开发者迅速构建新的功能模块。Dicoogle 不仅在科研领域有着广泛的应用基础，在教学中也被用于教授医学影像与计算机科学课程的学生。

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二、项目快速启动

安装环境准备

确保你的环境中已安装以下软件：

• Java 8 或更高版本
• 充足的内存(建议至少 200MB)
• 至少 500MB 的硬盘空间用于存储 DICOM 对象

下载与安装步骤

第一步：下载最新版本

访问 Dicoogle 官方下载页面或从 GitHub 进行克隆:

git clone https://github.com/bioinformatics-ua/dicoodle.git

第二步：复制主程序文件

将dicoogle.jar拷贝到安装目录下，例如，你可以选择路径DicoogleDir/作为安装目录。

第三步：创建插件目录

在安装目录下创建Plugins目录，用来存放所有 Dicoogle 平台的插件。

mkdir DicoogleDir/Plugins

第四步：部署核心平台

将所需的插件复制至DicoogleDir/Plugins目录中，一个典型的 Dicoogle 部署至少包括索引及查询插件。

cp ./plugins/* DicoogleDir/Plugins/

最后，运行dicoogle.jar以启动服务：

java -jar DicoogleDir/dicoogle.jar

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三、应用案例与最佳实践

科研场景

科学研究人员利用 Dicoogle 建立医疗图像数据库，实现高效的数据管理和检索，从而促进跨学科合作与发现。

教学用途

在大学教育中，Dicoogle 提供了实践机会，让学生能够亲自动手处理真实世界的医学影像数据集，加强理论知识的实际运用能力。

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四、典型生态项目

在科研与学术界，有许多基于 Dicoogle 拓展的项目，它们丰富了 Dicoogle 在不同领域的适用性。比如，一些扩展模块增加了对特定疾病图像分析的支持；还有一些则专注于提高图像处理速度，优化用户体验。

由于篇幅限制，这里不再详细列举具体项目，有兴趣的读者可以通过官方文档或者社区论坛获取更多信息。

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请注意以上操作可能需根据实际情况进行调整，尤其是在生产环境中部署时，应仔细阅读并遵循官方提供的完整指导文档。

参考文献:

• Dicoogle官方网站
• DicoogleGitHub仓库

此安装及使用指南旨在为初学者提供一个简单的入门指导，更深入的功能探索和定制化需求还请查阅官方文档。