GDCM库中Parser模块的测试实现

150 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
本文介绍了GDCM库Parser模块的测试实现,通过编写测试程序验证了Parser模块在不同操作系统下能正确解析DICOM文件的Patient Name和Image Type属性,确保了GDCM库在医学影像数据读写中的稳定性和可靠性。

GDCM库中Parser模块的测试实现

GDCM(Grassroots DICOM)是一个基于C++的开源 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)工具包,旨在为医学影像领域提供高效、可靠的数据读写解决方案。其中 Parser 模块则是 GDCM 的重要组成部分之一,提供了用于解析 DICOM 文件的相关功能。

为了测试 Parser 模块的正确性和稳定性,我们编写了如下的测试程序,可以验证 Parser 模块在不同操作系统平台下都能够正常运行,且返回正确的解析结果。

#include "gdcmReader.h"
#include "gdcmGlobal.h"
#include <iostream>

int main(int argc, char* argv[])
{
    // 设置 GDCM 库的日志级别
    gdcm::Trace::DebugOn();

    // 设置要解析的 DICOM 文件路径
    const char* filename = "test.dcm";

    // 创建 DICOM 数据读取器
    gdcm::Reader reader;
    reader.SetFileName(filename);
    if (!reader.Read()) {
        return 1;
    }

    // 获取 DICOM 数据集
    gdcm::DataSet& ds = reader.GetFile().GetDataSet();

    // 获取 Patient Name 属性值
   
基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值