DCMTK Content Mapping Resource中的CID和TID类测试程序

DCMTK CMR CID&TID测试程序解析
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本文档介绍了一个使用DCMTK库测试Content Mapping Resource (CMR) 中CID和TID类别的C++程序。通过创建CMR文档,设置TID300作为根节点,插入CID 7101(性别)和CID 7141(病人ID),展示了如何操作和应用这些类别。该测试程序有助于理解并有效地利用CMR模块进行医学信息处理。

DCMTK Content Mapping Resource中的CID和TID类测试程序

DCMTK是一套医学影像处理和通讯的开源工具包,其中包括了Content Mapping Resource(CMR)这个模块,用于定义不同医学信息之间的关系。CMR之中定义了众多的CID(Code for Information Object Definition)和TID(Template for Information Object Definition)类别,用于描述临床诊断、手术治疗、药物治疗等多种医学信息。

为了更好地理解和应用CMR模块中的各种CID和TID分类,我们需要编写测试程序来演示它们的使用方法。下面是一个简单的C++测试程序,使用DCMTK库函数对CMR中的CID和TID进行操作。

#include "dcmtk/config/osconfig.h"
#include "dcmtk/dcmdata/dctk.h"
#include "dcmtk/oflog/oflog.h"
#include "dcmtk/ofstd/ofconapp.h"
#include "dcmtk/ofstd/ofstring.h"
#include "dcmtk/dcmsr/dsrdoc.h"
#include "dcmtk/dcmsr/dsrcodvl.h"

int main(int argc, char *argv[])
{
    DSRDocument doc;
    DSRSubTreeCursor cursor;
    DSRContentItem item;

    // 创建一个新的文档
    doc.setTreeFromRootTemp
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)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长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障严重程度的高精度分。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础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,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分性能。
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