数字照片管理，从数据库出发 (数据库数字照片)
随着数字相机的普及，人们在日常生活中拍摄出的照片越来越多。数字照片管理已经成为一个广泛且必要的话题。然而，即使是最简单的照片管理，仍然需要使用数据库进行一些基本的操作。
传统的照片管理方式往往仅限于在计算机中创建文件夹，将所有照片存储在文件夹中，然后通过文件名来区分不同的照片。这种方式虽然简单易行，但往往会随着时间的推移变得混乱不堪。当照片的数量增加时，管理和查找照片会变得越来越困难。
数字照片管理状态
为了更有效地管理照片，许多人开始使用数字照片管理软件。这些软件允许用户将他们的照片收集到一个专门的数据库中，以便更容易地浏览和搜索。照片可以被分类、添加标签和关键字，并且可以按不同的标准进行排序。此外，这些软件提供了各种编辑和分享选项，从而使数字照片管理更加方便和可靠。
然而，这些数字照片管理软件并不是万无一失的。尽管软件界面通常很友好，但是从技术角度来看，数字照片管理软件实际上是基于数据库的。因此，如果你理解如何使用数据库来存储和组织照片，那么你将有更多的灵活性和控制权来管理你的照片。
数字照片管理的核心概念
为了理解如何通过数据库来管理数字照片，让我们先探讨数字照片管理中的核心概念。通常，照片管理需要一个基础数据结构，以便能够将照片存储在数据库中，并使其可被方便地分类、搜索和查询。这个基础数据结构通常称为“目录”。一个目录可以包含许多照片，而照片本身则有不同的属性，如标题、作者、日期、地点等。因此，目录中可以有不同的标签和元数据，以便更好地描述每张照片。
在数字照片管理中，当你上传照片时，你需要取得在你的目录中存储的一个唯一ID来识别每张照片。这个ID通常是在照片上传时自动生成的。随后，你可以通过这个ID来修改照片的各种属性，例如分类、标签、描述等等。
数字照片数据库
现在，让我们更深入地了解数字照片管理数据库。最简单的数据库结构包括两个表：一个用于存储照片元数据，一个用于存储照片的实际图像。
元数据表
在元数据表中，我们需要定义一些列，用于存储照片的各种属性，如题目、日期、描述等等。一般情况下，这些列都是与照片相关的，例如照片的拍摄时间、大小、相机型号等等。此外，我们还可以使用额外的列来存储一些我们想分析的元数据，如拍摄地点和摄影器材等等。
照片表
在照片表中，我们可以定义一个二进制大对象(Blob)类型的数据列，用于存储照片本身。当我们需要显示照片时，可以从照片表中提取照片数据。此外，照片表还应该包含与元数据表关联的照片ID列，以便我们轻松地检索和连接相应的元数据。
从SQL视角管理数字照片
当我们理解了数字照片管理的核心概念和相应的数据结构后，我们就可以通过SQL语言来管理我们的数字照片。它的好处是让我们有一定的控制权，同时提高了安全性。
选择一个条目
一般来说，我们需要从元数据表中选择一张照片并获取其相关属性，例如拍摄地点，撰写人信息等等。可以使用SQL语句进行此操作：
SELECT shooting_location, author, date FROM metadata WHERE image_id = ;
这个SQL语句可以选择具有照片标识符的条目，并从元数据表中选择我们需要的列。
修改目录
如果我们需要对目录进行修改，可以使用以下SQL语句：
UPDATE metadata SET description=’This is a great photo’, tag=’favorites’ WHERE image_id=;
这个SQL语句将元数据表中的照片的说明和标签更新为指定的值。
搜索照片
如果我们需要搜索与特定标签或主题相关的照片，则可以使用以下SQL语句：
SELECT image_id FROM metadata WHERE tag=’favorites’ AND title LIKE’%beach%’;
这个SQL语句可以从元数据表中选择标签中包含“ favorite ”和标题中包含“ beach ”的所有照片。当进行这种搜索时，我们可以根据需要从照片表中检索相关的照片。
相关问题拓展阅读：
「数据集」医学图像数据集与竞赛大全
智能医疗有很多的发展方向，例如医学影像处理、诊断预测、疾病控制、 健康 管理、康复机器人、语音识别病历电子化等。当前人工智能昌碧陆技术新的发力点中的医学图像在疾病的预测和自动化诊断方面有非常大的意义，本篇即针对医学影像中的病例分析，降噪，分割，检索等领域来介绍一些常用的数据集。
1.1 病例分析数据集
1.1.1 ABIDE
发布于2023年，这是一个对自闭症内在大脑结构的大规模评估数据集，包括539名患有ASD和573名正常个体的功能MRI图像。
1.1.2 OASIS
OASIS，全称为Open Access Series of Imaging Studies，已经发布了第3代版本，之一次发布于2023年，是一项旨在使科学界免费提供大脑核磁共振数据集的项目。它有两个数据集可用，下面是第1版的主要内容。
(1) 横截面数据集：年轻，中老年，非痴呆和痴呆老年人的横断面MRI数据。该组由416名年龄在18岁至96岁的受试者组成的横截面数据库组成。对于每位受试者，单独获得3或4个单独的T1加权MRI扫描包括扫描会话。受试者都是右撇子，包括男性和女性。100名60岁以上的受试者已经临床诊断为轻度至中度阿尔茨海默病。
(2) 纵向集数据集：非痴呆和痴呆老年人的纵向磁共振成像数据。该包括150名年龄在60至96岁的受试者的纵向。每位受试者在两次或多次访视中进行扫描，间隔至少一年，总共进行373次成像。对于每个受试者，包括在单次扫描期间获得的3或4次单独的T1加权MRI扫描。受试者都是右撇子，包括男性和女性。在整个研究中，72名受试者被描述为未被证实。包括的受试者中有64人在初次就诊时表现为痴呆症，并在随后的扫描中仍然如此，其中包括51名轻度至中度阿尔茨海默病患者。另外14名受试者在初次就诊时表现为未衰退，随后在随后的访视中表现为痴呆症。
1.1.3 DD
发布于2023年，这是一个用于筛选乳腺摄影的数字数据库，是乳腺摄影图像分析研究社区使用的资源。该项目的主要支持来自美耐顷国陆军医学研慧差究和装备司令部的乳腺癌研究计划。DD项目是由马萨诸塞州综合医院（D. Kopans，R. Moore），南佛罗里达大学（K. Bowyer）和桑迪亚国家实验室（P. Kegelmeyer）共同参与的合作项目。数据库的主要目的是促进计算机算法开发方面的良好研究，以帮助筛选。数据库的次要目的可能包括开发算法以帮助诊断和开发教学或培训辅助工具。该数据库包含约2,500项研究。每项研究包括每个的两幅图像，以及一些相关的患者信息（研究时间，ACR密度评分，异常微妙评级，异常ACR关键字描述）和图像信息（扫描仪，空间分辨率等）。包含可疑区域的图像具有关于可疑区域的位置和类型的像素级“地面真实”信息。
1.1.4 MIAS
MIAS全称为MiniMammographic Database，是乳腺图像数据库。
乳腺MG数据（Breast Mammography）有个专门的database，可以查看很多数据集，链接地址为：
1.1.5 MURA
发布于2023年2月，吴恩达团队开源了 MURA 数据库，MURA 是目前更大的 X 光片数据库之一。该数据库中包含了源自14982项病例的40895张肌肉骨骼X光片。1万多项病例里有9067例正常的上级肌肉骨骼和5915例上肢异常肌肉骨骼的X光片，部位包括肩部、肱骨、手肘、前臂、手腕、手掌和手指。每个病例包含一个或多个图像，均由放射科医师手动标记。全球有超过17亿人都有肌肉骨骼性的疾病，因此训练这个数据集，并基于深度学习检测骨骼疾病，进行自动异常定位，通过组织器官的X光片来确定机体的 健康 状况，进而对患者的病情进行诊断，可以帮助缓解放射科医生的疲劳。
参考2023年论文：MURA: Large Dataset for Abnormality Detection in Musculoskeletal Radiographs.
1.1.6 ChestX-ray14
参考论文：
CheXNet: Radiologist-Level Pneumonia Detection on Chest X-Rays with Deep Learning
ChestX-ray14 是由NIH研究院提供的，其中包含了30,805名患者的112,120个单独标注的14种不同肺部疾病（肺不张、变实、浸润、气胸、水肿、肺气肿、纤维变性、积液、肺炎、胸膜增厚、心脏肥大、结节、肿块和疝气）的正面胸部 X 光片。研究人员对数据采用NLP方法对图像进行标注。利用深度学习的技术早期发现并识别胸透照片中肺炎等疾病对增加患者恢复和生存的更佳机会至关重要。
1.1.7 LIDC-IDRI
LIDC-IDRI数据集是由美国国家癌症研究所(National Cancer Institute)发起收集的，目的是为了研究高危人群早期肺结节检测。该数据集中，共收录了1018个研究实例。对于每个实例中的图像，都由4位经验丰富的胸部放射科医师进行两阶段的诊断标注。该数据集由胸部医学图像文件(如CT、X光片)和对应的诊断结果病变标注组成。
1.1.8 LUNA16
发布于2023年，是肺部肿瘤检测最常用的数据集之一，它包含888个CT图像，1084个肿瘤，图像质量和肿瘤大小的范围比较理想。数据分为10个subsets，subset包含89/88个CT scan。
LUNA16的CT图像取自LIDC/IDRI数据集，选取了三个以上放射科医师意见一致的annotation，并且去掉了小于3mm的肿瘤，所以数据集里不含有小于3mm的肿瘤，便于训练。
1.1.9 NSCLC
发布于2023年，来自斯坦福大学。数据集来自211名受试者的非小细胞肺癌（NSCLC）队列的独特放射基因组数据集。该数据集包括计算机断层扫描（CT），正电子发射断层扫描（PET）/ CT图像。创建该数据集是为了便于发现基因组和医学图像特征之间的基础关系，以及预测医学图像生物标记的开发和评估。
1.1.10 DeepLesion
DeepLesion由美国国立卫生研究院临床中心（NIHCC）的团队开发，是迄今规模更大的多类别、病灶级别标注临床医疗CT图像开放数据集。在该数据库中图像包括多种病变类型，目前包括4427个患者的32,735 张CT图像及病变信息，同时也包括肾脏病变，骨病变，肺结节和淋巴结肿大。DeepLesion多类别病变数据集可以用来开发自动化放射诊断的CADx系统。
1.1.11 ADNI
ANDI涉及到的数据集包括如下几部分Clinical Data（临床数据）、MR Image Data（磁共振成像）、Standardized MRI Data Sets、PET Image Data（正电子发射计算机断层扫描）、Gennetic Data（遗传数据）、Biospecimen Data（生物样本数据）。
1.2 医学降噪数据集
1.2.1 BrainWeb数据集
发布于1997年，这是一个仿真数据集，用于医学图像降噪。研究者可以截取不同断层的正常脑部仿真图像，包括T1，T2，PD3种断层，设置断层的厚度，叠加高斯噪声或者医学图像中常见的莱斯噪声，最终会得到181×217大小的噪声图像。
1.3 医学分割数据集
1.3.1 DRIVE数据集
发布于2023年，这是一个用于血管分割的数字视网膜图像数据集，它由40张照片组成，其中7张显示出轻度早期糖尿病视网膜病变迹象。
1.3.2 SCR数据集
发布于2023年，胸部X光片的分割，胸部X光片中解剖结构的自动分割对于这些图像中的计算机辅助诊断非常重要。SCR数据库的建立是为了便于比较研究肺野，心脏和锁骨在标准的后胸前X线片上的分割。
本着合作科学进步的精神，我们可以自由共享SCR数据库，并致力于在这些分割任务上维护各种算法结果的公共存储库。在这些页面上，可以在下载数据库和上载结果时找到说明，并且可以检查各种方法的基准结果。
1.3.3 医学图像分析benchmark
在网址
1.3.4 Ardiac MRI
ardiac MRI 是心脏病患者心房医疗影像数据，以及其左心室的心内膜和外膜的图像标注。包括33位患者案例，每个受试者的序列由沿着长的20帧和8-15个切片组成，共7980张图像。
1.3.5 NIH
发布于2023年，这是一个胸部X射线数据集，包含30,805个患者，14个疾病图像标签（其中每个图像可以具有多个标签），112,820个正面X射线图像，标签是使用自然语言处理从相关的放射学报告中自动提取。十四种常见的胸部病变包括肺不张，巩固，浸润，气胸，水肿，肺气肿，纤维化，积液，肺炎，胸膜增厚，心脏扩大，结节，肿块和疝。由于许多原因，原始放射学报告（与这些胸部X射线研究相关）并不是公开分享的。所以文本挖掘的疾病标签预计准确度 > 90％，这个数据集适合做半监督的学习。
1.4 List of Open Access
在List of Open Access Medical Imaging Datasets网站上可以看到更多的相关方向的数据集。
2.1 VISCERAL
VISCERAL 是Visual Concept Extraction Challenge in Radiology的缩写，是放射学中的视觉概念提取挑战赛。他们提供几种不同成像模式（例如CT和MR）的几种解剖结构（例如肾，肺，膀胱等）的放射学数据以及一个云计算实例。
2.2 Grand Challenges
提供了医学图像分析领域内所有挑战的概述，下面举的例子是2023年的医学图像方面将要举办的竞赛。
2.3 Dream Challenges
这个挑战赛中包括有数字乳腺摄影梦想挑战；ICGC-TCGA DREAM体细胞突变称为RNA挑战（C-RNA）等等。
最后提供给对医学影像处理感兴趣的童鞋一个超级赞的github链接如下：
这是Github上哈佛 beamandrew机器学习和医学影像研究者贡献的数据集，包括了医学影像数据、竞赛数据、来自电子 健康 记录的数据、医疗数据、UCI数据集、生物医学文献等。
怎样数据库access保存jpg图片
1、首先，打开Access，选择文件菜单中的“新建“，选空举择一种数据库类型，这里选择的是本地数据库，即”空白桌面数据库“，如下图所示。
2、在弹出的新对话框中设置数据库的名字，如下图所示。
3、斗搜碧然后点击浏览，为数据库设置一个保存的位置，如下图所示。
4、数据库名称和保存位置设置完成后，返回数据库设置界面，点击”创建“，如下图所示。
5、这样，就用Access创建漏悔了一个新的空白数据库，就可以在数据库里创建数据表来存储jpg了，如下图所示。
access是微软发布的一款关系型数据库。access数据库保存图片的方法很多，可以通过vb，c++，php，迹竖歼asp等开发语言实现；也可以直接向access数据库插入图片进行保存。下面演示直接插入步骤：
打开access数据库，新建一张数据表（存储图片的字段类型选择：OLE 对象）；
新建姿冲好，保存！然后再打开；右击图像控件，选择插入对象；
选纤氏中：由文件创建(F)；然后点击浏览按钮，选择要保存的图片；最后，点击确定按钮。
同时按下Ctrl+S，对插入数据进行保存。保存成功后，图片控件会显示Package；
双击：图片控件（Package位置），会看到图片的预览；
这样，一张图片就保存到access数据库里去了！！
只有两种方法
1.存图片地址，图片放服务器的一个文件夹里
2.存图片的数据，也就是二进制流
既然之一种你说不行 那只能第二种了。
我只说一肆蠢下思路，代码网上找一下，多的很，也不麻烦
1.数据库字段类型为image（sqlserver的是image，不知道access的是不是）
2.把图片文件序列化 放到一个byte数组里，然后存到数据库
显示的时候晌扒：
1.单独在一个页面读出图片的内容到一个byte数组
2.用response把这段二进制输出
3.在要引用的地方，比如你的image控件，把引用的地址宴雹昌指向这个页面就行了
你说的不可以能的。
只能保存图像在WEB下面的路径这样在读取的时候就可以找到相应的文件了
存URL地址或以二进制形式存储
c#从数据库中读取出来的照片是显示system.IO.memorystream
sql写错了，and 前掉了空格而且你这连编译都过不了
string sql_select = “select * 好手槐 from st_employee where eworkid = ‘” + txtid.Text.Trim() + “‘ and ename = ‘” + txtname.Text.Trim() + “‘”;
另外，你的eworkid在数据库中字段是什么类型的，如果是数字，那上面就要改成
string sql_select = “select * from st_employee where eworkid = ” + txtid.Text.Trim() + “友友 and ename = ‘” + txtname.Text.Trim() + 薯侍”‘”;
数据库数字照片的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据库数字照片,数字照片管理，从数据库出发,「数据集」医学图像数据集与竞赛大全,怎样数据库access保存jpg图片,c#从数据库中读取出来的照片是显示system.IO.memorystream的信息别忘了在本站进行查找喔。
