GDCM:将DICOM 文件转换为PAPYRUS文件的测试程序

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本文详细介绍了如何利用GDCM,一个跨平台的C++库,将医疗领域的DICOM标准文件转换为PAPYRUS格式。通过安装GDCM库并编写示例代码,演示了读取DICOM文件并将其写入PAPYRUS文件的过程,提供了一种处理DICOM格式图像和数据的方法。

GDCM:将DICOM 文件转换为PAPYRUS文件的测试程序

DICOM是医疗领域中广泛使用的图像传输和存储标准。本文将介绍如何使用GDCM(Grassroots DICOM)库将DICOM文件转换为PAPYRUS文件。GDCM是一个跨平台的C++库,用于处理DICOM格式的图像和数据。它提供了一些常见的DICOM操作功能,例如读取、写入、解码和编码等。

  1. 安装GDCM库

在开始编写代码之前,需要先安装GDCM库。GDCM库可以从官方网站(http://gdcm.sourceforge.net/wiki/index.php/Main_Page)下载。根据您所使用的操作系统,选择相应版本的GDCM库进行下载和安装。如果您使用的是Linux操作系统,您也可以使用包管理器来安装GDCM库。

  1. 转换DICOM文件

以下是使用GDCM库将DICOM文件转换为PAPYRUS文件的示例代码。在这个示例中,我们首先读取DICOM文件,然后将其转换为PAPYRUS文件,并将转换后的文件保存在本地文件系统中。

#include "gdcmReader.h"
#include "gdcmWriter.h"
#include "gdcmImageWriter.h"
 
int main(int argc, char *argv[])
{
    if (argc < 3)
    {
        std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " input.dcm output.im
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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