GDCM库的ServiceClassUser测试例程

最新推荐文章于 2024-12-15 16:52:16 发布
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本文详细介绍了如何使用GDCM库的ServiceClassUser类实现DICOM服务。首先，讲解了安装GDCM库和配置编译环境，接着展示了一个基本的ServiceClassUser测试例程，包括创建SCU对象、配置远程主机信息，以及发送和接收DICOM消息的流程。通过编译运行此程序，可以验证ServiceClassUser类的功能是否正常。

GDCM库的ServiceClassUser测试例程

GDCM（Grassroots DICOM）是一种流行的DICOM（数字成像与通信医学）库，用于处理医学成像数据。其中的ServiceClassUser类是一个用于实现DICOM服务的接口，它可以处理图像、病人信息等DICOM数据。在本文中，我们将介绍如何使用GDCM库中的ServiceClassUser类来实现DICOM服务。

首先，我们需要安装GDCM库，并配置好编译环境。然后，我们可以创建一个名为“scu.cpp”的源代码文件，其中包含以下代码：

#include "gdcmUser.h"
#include "gdcmServiceClassUser.h"
#
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GDCM：gdcm::ServiceClassUser的测试程序
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05-29 302
GDCM：gdcm::ServiceClassUser的测试程序GDCM：gdcm::ServiceClassUser的测试程序 GDCM：gdcm::ServiceClassUser的测试程序 #include "gdcmServiceClassUser.h" #include "gdcmDataEvent.h" #include "gdcmSimpleSubjectWatcher.h" #include "gdcmPresentationContextGenerator.h" #include "gdc
GDCM库的SCU测试程序
持续更新
08-26 166
它提供了一系列的工具和API，用于读取、写入、转换和处理DICOM文件。其中包括了一个SCU（Service Class User）验证的测试程序，用于测试GDCM库对于DICOM标准中的各种服务类的支持情况。本文将介绍如何编译和使用该测试程序，并给出相应的源代码。该命令将连接到localhost的DICOM服务器，端口为104，并查找StudyDate为20000101的所有学习内容。以上就是关于GDCM库中SCU测试程序的介绍，通过该测试程序可以验证GDCM库对于DICOM标准中各种服务类的支持情况。
使用GDCM库遇到的问题
qq_45194239的博客
10-14 591
GDCM 3.0.23使用遇见的问题
GDCM：显示GDCM Dict的测试程序
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05-27 3837
GDCM：显示GDCM Dict的测试程序GDCM：显示GDCM Dict的测试程序 GDCM：显示GDCM Dict的测试程序 #include "gdcmGlobal.h" #include "gdcmDicts.h" #include "gdcmDict.h" #include "gdcmCSAHeader.h" #include "gdcmPrivateTag.h" int main(int , char *[]) { const gdcm::Global& g = gdcm::Glob
GDCM：使用gdcm::ServiceClassUser的测试程序
DevPulse的博客
09-13 126
在本文中，我们将介绍如何使用GDCM（Grassroots DICOM）库中的gdcm::ServiceClassUser类编写一个测试程序。GDCM是一个用于处理DICOM（数字图像和通信医学）文件的开源库，它提供了各种功能和类，用于读取、写入和操作DICOM文件。首先，确保您已经正确安装了GDCM库，并在编译和链接时包含了相应的头文件和库文件。接下来，我们将展示一个基本的测试程序，它使用gdcm::ServiceClassUser类来建立与DICOM服务器的连接，并发送一些DICOM命令。
GDCM ：实现MediaStorage测试程序（附完整源码）
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12-15 211
GDCM ：实现MediaStorage测试程序（附完整源码）
GDCM ：实现GDCM文件元信息测试程序（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
12-15 295
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GDCM：ReadSelectedTags的测试程序
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05-28 334
GDCM：ReadSelectedTags的测试程序GDCM：ReadSelectedTags的测试程序 GDCM：ReadSelectedTags的测试程序 #include "gdcmReader.h" #include "gdcmFileMetaInformation.h" #include "gdcmFile.h" #include "gdcmTesting.h" #include "gdcmMediaStorage.h" #include "gdcmSystem.h" #include "gdcm
GDCM：ReadUpToTag的测试程序
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05-28 379
GDCM：ReadUpToTag的测试程序GDCM：ReadUpToTag的测试程序 GDCM：ReadUpToTag的测试程序 #include "gdcmReader.h" #include "gdcmFileMetaInformation.h" #include "gdcmFile.h" #include "gdcmTesting.h" #include "gdcmMediaStorage.h" #include "gdcmSystem.h" #include "gdcmDirectory.h" st
统一尝试使用gdcm库
02-10
标题"统一尝试使用gdcm库"表明我们将在项目中整合GDCTest库，以实现对DICOM文件的一致性处理。这可能涉及到跨平台的兼容性问题，因为GDCTest库在多种操作系统上都可以运行，包括Windows、Linux和macOS。 在C#编程...
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1).pdf
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【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了图像处理中的多阈值分割问题。通过引入电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO），利用其全局搜索能力优化多阈值分割的阈值选取过程，以提升图像分割的精度与效率。文中详细阐述了算法原理、实现步骤，并通过实验验证其在图像分割中的有效性，展示了与其他智能优化算法的对比结果，突出了该方法在处理复杂图像时的优越性。; 适合人群：具备一定图像处理和优化算法基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂图像的多阈值分割任务；②为智能优化算法在图像处理领域的应用提供实现案例与技术参考；③支持科研复现与算法改进。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注目标函数设计与电磁力机制的映射关系，可通过更换测试图像和对比其他优化算法加深理解。
基于51单片机的电子琴设计
11-26
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故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
11-26
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了一项基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障诊断研究，采用PyTorch框架实现，使用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，构建深度学习分类模型，实现对轴承不同故障类型和严重程度的精准识别与分类，旨在提升工业设备故障诊断的自动化与智能化水平。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉PyTorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于工业设备预测性维护系统中的轴承故障早期识别；②作为深度学习在时间序列分类任务中的典型案例，用于学习CNN-LSTM融合模型的设计与实现；③复现并改进现有故障诊断算法，推动相关科研工作进展。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码与西储大学数据集进行实践操作，重点关注数据预处理、模型结构搭建、训练流程及结果分析环节，可进一步尝试调整网络参数或引入其他优化算法以提升分类性能。
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
11-26
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完整版-PID 恒流源控制
最新发布
11-26
提供了一份利用STM32单片机和PID算法实现恒流源控制的详细资源文件。该资源文件旨在帮助开发者更好地理解和应用PID控制算法，以实现高精度电流控制。 主要内容： STM32单片机程序代码 PID算法实现与应用 恒流源控制原理与实现 硬件电路设计与调试 使用说明 下载资源文件至本地电脑。 根据提供的代码和文档，理解并学习PID算法在恒流源控制中的应用。 根据个人需求，对代码进行适当修改和优化。 按照硬件电路设计，搭建实验平台，进行调试。 注意事项 请确保具备STM32单片机开发基础和PID控制算法相关知识。 调试过程中，务必遵循安全操作规范，确保实验安全。 如有任何问题，请查阅相关资料或向专业人士咨询。
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【MATLAB例程】3D雷达-IMU融合定位系统（基于扩展卡尔曼滤波）-雷达观测距离、俯仰角、方向角，IMU包括6维（加速度与角速度）
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googlenet网络模型预训练模型
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googlenet网络模型预训练模型，一些matlab中没有安装深度学习工具箱，那么运行时会报错，需要下载预训练模型。
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