GDCM库的头文件中有一个叫做“Anonymizer“的类,这个类提供了匿名化/去识别化DICOM图像相关的函数。我们可以通过编写测试程序来验证该功能的正确性。

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本文介绍了如何利用GDCM库中的Anonymizer类对DICOM图像进行匿名化处理。通过设置参数并调用相关函数,可以修改头部信息,如替换患者姓名和生日,确保数据隐私。

GDCM库的头文件中有一个叫做"Anonymizer"的类,这个类提供了匿名化/去识别化DICOM图像相关的函数。我们可以通过编写测试程序来验证该功能的正确性。

首先,我们需要包含GDCT的头文件和命名空间:

#include "gdcmAnonymizer.h"
#include "gdcmDataSet.h"
#include "gdcmGlobal.h"

using namespace gdcm;

然后,我们需要创建一个Anonymizer对象并读取DICOM文件。为此,我们首先需要设置一些必要的参数:

// 初始化
Anonymizer anon;
anon.SetReplace( true ); // 启用替换
anon.SetEmpty( false ); // 留下空值

// 读取DICOM文件
const char* filename = "test.dcm";
File file;
file.SetFileName( filename );
if( !file.Read() )
{
    return 1;
}

// 获取数据集
DataSet& ds = file.GetDataSet();

现在我们已经可以对DICOM图像进行匿名化处理了。我们可以使用Anonymizer的各种函数来修改DICOM文件的头部信息,以满足不同的需求。例如,将患者姓名和生日信息替换为匿名字符串:

anon.Replace( Tag(0x0010,0x0010), "ANONYMOUS" ); // 替换患者姓名
anon.Replace( Tag(0x0010,0x003
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优算法(OCSSA),用于优变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优与故障分的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛能力。
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