GDCM库的GroupDict测试程序

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本文介绍了GDCM库中用于处理DICOM文件的GroupDict类,讲解了如何使用该类获取和操作DICOM标记,以及其在医学影像处理中的应用。

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GDCM库的GroupDict测试程序

GDCM(Grassroots DICOM)是一种用于处理医学影像的开源软件。它提供了一个C++库,用于读取、写入和处理DICOM文件。本文将介绍GDCM库中GroupDict类的测试程序。

在DICOM文件中,每个数据元素都由一个唯一的标识符标识。这些标识符以16位十六进制数字的形式表示,并被分成两个部分:组号和元素号。GroupDict类用于存储DICOM标记中组号的名称和描述信息。

下面是使用GroupDict类的示例代码:

#include "gdcmReader.h"
#include "gdcmDicts.h"
#include "gdcmGlobal.h"
#include "gdcmDict.h"
#include "gdcmDictEntry.h"
#include "gdcmGroupDict.h"

#include <iostream>

int main()
{
    gdcm::Global& g = gdcm::Global::GetInstance();
    gdcm::Dicts& dicts = g.GetDicts();
    gdcm::Dict& pubdict = dicts.GetPublicDict();

    gdcm::GroupDict gd;
    gd.SetName(pubdict.GetName());

    std::cout << "Dump GroupDict:" << std::endl;
    gd.Print(std::cout);

    r
如何使用MATLAB及其工具包YALMIP和求解器CPLEX实现列约束生成法(CCG)来解决两阶段鲁棒优化问题。首先解释了两阶段鲁棒优化的基本概念,即先做出初步决策然后应对不确定性的挑战。接着展示了具体的编码步骤,从主问题的初始化开始,通过定义决策变量和目标函数创建初始模型;再到子问题的设计,用于评估并找出最不利的情况以检验主问题解决方案的有效性;最后讲解了迭代过程中不断向主问题添加新的约束条件直至达到最优解的方法。文中还提供了完整的代码片段以及关键细节提示,如正确处理目标函数中的符号反转、设定合理的上界下界初始值、确保数值稳定性和选择适当的终止条件等。 适合人群:对运筹学、优化理论感兴趣的研究人员和技术爱好者,尤其是希望深入了解CCG算法及其应用的人群。 使用场景及目标:适用于需要处理存在不确定性因素的复杂系统建模与优化任务,比如供应链管理、金融风险控制等领域。通过学习本篇文章,读者可以掌握CCG算法的工作机制,并能够独立运用MATLAB完成类似问题的求解。 其他说明:本文不仅提供了一个完整的案例研究,而且强调了实践中容易被忽视的小技巧,有助于提高程序运行效率和结果准确性。同时,它也是进入CCG算法领域的理想起点,为后续深入探索奠定了坚实的基础。
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