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工程整体分析

更新时间：2026-05-04-02-38-48

项目定位

本项目计划建设为“基于模型逆向体素化及 DICOM 分割标注系统”。

目标能力：

• 输入头部 DICOM 序列。
• 对 DICOM 进行三维重建或读取已有重建模型。
• 从重建后的 STL 模型反向生成体素级分割 Mask。
• 面向医学影像分割标注流程提供可视化、管理和结果导出能力。

当前目录结构

• WebSite/：前端应用主体，基于 Vite、React、TypeScript。
• WebSite/src/：主要页面和组件代码。
• Head_CT_DICOM/：头部 CT DICOM 文件目录。
• Head_CT_ReConstruct/：已重建 STL 文件目录，包括头部、头颅、气管、肿瘤等结构。
• 工程分析/：工程分析、需求分析、实现方案、测试方案和经验记录目录。

前端技术栈

• React 19
• TypeScript
• Vite 6
• Tailwind CSS 4
• Three.js、React Three Fiber、Drei
• Framer Motion / Motion
• Recharts
• Lucide React

已知脚本

WebSite/package.json 中已有脚本：

• npm run dev：启动 Vite 开发服务器，端口 3000，监听 0.0.0.0。
• npm run build：生产构建。
• npm run preview：预览构建结果。
• npm run clean：删除 dist。
• npm run lint：执行 tsc --noEmit 类型检查。

数据资产

• DICOM 数据位于 Head_CT_DICOM/。
• STL 重建模型位于 Head_CT_ReConstruct/。
• 医学数据和模型文件体积可能较大，Git 备份时应谨慎，默认不将原始影像与重建模型纳入普通文档备份提交。

后续重点

• 明确 DICOM 读取、排序、空间信息解析方式。
• 明确 STL 到体素 Mask 的坐标对齐策略。
• 明确 Mask 输出格式，例如 NIfTI、NRRD、DICOM SEG、PNG 序列或项目自定义格式。
• 明确前端是否只做可视化，还是需要增加后端处理服务。
• 对医学影像处理流程建立可复现测试样例和数据校验。