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# 工程整体分析
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更新时间：2026-05-04-02-38-48
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## 项目定位
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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”。
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目标能力：
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- 输入头部 DICOM 序列。
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- 对 DICOM 进行三维重建或读取已有重建模型。
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- 从重建后的 STL 模型反向生成体素级分割 Mask。
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- 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。
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## 当前目录结构
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- `WebSite/`：前端应用主体，基于 Vite、React、TypeScript。
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- `WebSite/src/`：主要页面和组件代码。
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- `Head_CT_DICOM/`：头部 CT DICOM 文件目录。
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- `Head_CT_ReConstruct/`：已重建 STL 文件目录，包括头部、头颅、气管、肿瘤等结构。
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- `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。
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## 前端技术栈
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- React 19
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- TypeScript
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- Vite 6
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- Tailwind CSS 4
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- Three.js、React Three Fiber、Drei
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- Framer Motion / Motion
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- Recharts
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- Lucide React
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## 已知脚本
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`WebSite/package.json` 中已有脚本：
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- `npm run dev`：启动 Vite 开发服务器，端口 3000，监听 `0.0.0.0`。
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- `npm run build`：生产构建。
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- `npm run preview`：预览构建结果。
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- `npm run clean`：删除 `dist`。
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- `npm run lint`：执行 `tsc --noEmit` 类型检查。
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## 数据资产
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- DICOM 数据位于 `Head_CT_DICOM/`。
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- STL 重建模型位于 `Head_CT_ReConstruct/`。
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- 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。
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## 后续重点
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- 明确 DICOM 读取、排序、空间信息解析方式。
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- 明确 STL 到体素 Mask 的坐标对齐策略。
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- 明确 Mask 输出格式，例如 NIfTI、NRRD、DICOM SEG、PNG 序列或项目自定义格式。
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- 明确前端是否只做可视化，还是需要增加后端处理服务。
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- 对医学影像处理流程建立可复现测试样例和数据校验。
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