在前端开发中，加载医学影像数据一直是一个很具挑战性的问题。在之前，我们可能会采用一些外部加载库，如DICOM、MJPEG等。但现在，随着人工智能和深度学习技术的不断发展，越来越多的医学影像数据需要在前端进行处理和加载。而这时，我们需要在前端使用 npm 包来进行影像数据的加载和处理。
在本文中，我们将介绍一个常用的影像加载器：npm 包 cornerstone-wado-image-loader。通过这一篇文章，你将了解这个 npm 包的使用方法及其在前端开发中的实际应用。
什么是 cornerstone-wado-image-loader？
cornerstone-wado-image-loader 是一款 JavaScript 库，它允许我们使用 Web Worker 加载 DICOM 格式的医学影像数据。它是在 cornerstone 库的基础上开发的，可以在前端加载、处理和显示医学影像数据。不仅如此，它还允许我们使用 Web Worker 进行数据的解码和解密，从而加速数据加载的速度。
安装 cornerstone-wado-image-loader
在使用 cornerstone-wado-image-loader 前，你需要先安装它。你可以通过以下命令来安装 cornerstone-wado-image-loader：
npm install cornerstone-wado-image-loader --save
在安装完成后，你就可以开始使用它了。
如何使用 cornerstone-wado-image-loader？
在使用 cornerstone-wado-image-loader 之前，我们需要在 HTML 页面中引入这个库。引入方式如下：
<script src="node_modules/cornerstone-wado-image-loader/dist/cornerstoneWADOImageLoader.js"></script> <script src="node_modules/cornerstone-wado-image-loader/dist/cornerstoneWADOImageLoaderCodecs.js"></script>
然后，我们需要调用 cornerstoneWADOImageLoader 的其它函数来加载医学影像数据。比如：
// Load image from a URL
cornerstoneWADOImageLoader.loadImage("wadouri:http://myserver.com/path/to/my/dicom/file.dcm");
// Load image from a Uint8Array
cornerstoneWADOImageLoader.loadImageFromArrayBuffer(arrayBuffer);
// Decode RLE data to a Uint8Array
var decodedData = cornerstoneWADOImageLoader.decodeRLE(imageFrame.pixelData, imageFrame.bitsAllocated, imageFrame.rows, imageFrame.columns, imageFrame.highBit, imageFrame.signed);可以看到，这些函数的调用方式比较简单，并且支持各种数据格式的加载。在使用中，我们可以根据具体需求来选择适合的函数。
实际应用示例
下面是一个使用 cornerstone-wado-image-loader 加载医学影像数据的示例：
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-------除了以上示例预备的元素外，还需要在本地启动基于 dcm4chee 的 DICOM 服务器，可以使用以下命令：
docker run --rm --name dcm4chee -p 8090:8080 dcm4che/dcm4chee-arc-psql:latest
在浏览器中输入 http://localhost:8090/dcm4chee-arc/ui2/ 后上传并传输机器的某个各类影像数据。
总结
在本文中，我们介绍了 npm 包 cornerstone-wado-image-loader。我们了解了这个库的基础功能，并在实际案例中看到了它的应用场景。
通过阅读本文，你可以掌握 cornerstone-wado-image-loader 的基本使用方法，从而在前端开发中更好地处理和加载医学影像数据。同时，你还可以继续深入地研究 cornerstone-wado-image-loader 的源代码，来了解这个库更多的高级功能和使用技巧。
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