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Python中修改DICOM数据标签信息的源代码

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简介：
本段代码提供了一种使用Python语言来读取、编辑和更新DICOM医学影像文件中的元数据（标签信息）的方法。通过简单的函数调用即可实现对多个DICOM图像文件进行批量处理，适用于科研与医疗数据分析场景。 支持批量修改一个研究下的所有DICOM数据的标签信息，包括患者姓名、ID、研究ID、研究日期和访问编号。

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  • Python中修改DICOM数据标签信息的源代码
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    本段代码提供了一种使用Python语言来读取、编辑和更新DICOM医学影像文件中的元数据（标签信息）的方法。通过简单的函数调用即可实现对多个DICOM图像文件进行批量处理，适用于科研与医疗数据分析场景。 支持批量修改一个研究下的所有DICOM数据的标签信息，包括患者姓名、ID、研究ID、研究日期和访问编号。
     
  • DICOM信息编辑与修改
    优质
    本软件提供强大的功能以编辑和修改医学影像的标准格式——DICOM文件。用户可以轻松调整图像属性、元数据，并进行高效的管理和处理，适用于医疗专业人士及科研人员。 Dicom信息修改工具可以方便地编辑dicom文件中的各项信息，包括姓名、日期等内容，便于操作dicom头信息。该工具试用简便。
     
  • 修改DICOM文件中的患者信息和医院信息
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    本项目专注于开发一种工具或方法，用于编辑DICOM医学影像文件内的患者及医疗机构相关信息，以满足数据隐私保护与信息更新的需求。 在PACS系统中，可以修改压缩或无压缩的DCM文件的相关病人信息与医院信息。
     
  • CIFAR10的数据标签信息
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    CIFAR10数据集包含60000张32x32彩色图像，分为10类，每类都有6000张图片，其中50000张用于训练，10000张用于测试。 使用numpy读取CIFAR10数据集的标签信息文件train-label和test-label。
     
  • 对DICOM文件的数据脱敏及自定义修改脱敏信息
    优质
    本文介绍了如何对DICOM医学影像文件进行数据脱敏处理，并提供了自定义修改脱敏信息的方法，以确保患者隐私的安全。 对dicom文件进行数据脱敏处理时，可以自行选择需要脱敏的信息内容。
     
  • Excel数据标签【实用的小工具用于生成和修改数据标签】
    优质
    Excel数据标签是一款小巧实用的工具，帮助用户快速生成与编辑表格中的数据标签。通过简化繁琐的手动操作过程，提升工作效率与准确性，让数据分析更加直观便捷。 请下载文件，并将文件解压后存到你希望的目录后再打开文件（而不是直接打开ZIP文件再打开XLS文件），这样你的Excel中就会出现一个工具“更改数据标签”。先选中要修改标签的数据系列，然后点击该工具，在弹出的选择框内用鼠标选定放置数据标签的单元格。“更改数据标签”功能会一直保留在Excel中，即使你关闭了程序，下次打开时依然可以直接使用。 此工具的功能和特点如下： 1. 行或列中的数据均可作为数据标签（程序自动判断）。 2. 可引用其他表中的单元格。 3. 支持部分修改（选择系列的某一点进行修改）。 4. 引用单元格的数量可以少于系列点数。 5. 即使存在错误的数据，也可以成功引用。
     
  • 修改版的 labelme 项目代码，展示标签和标注数量
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    这是一个基于原版Labelme项目的改进版本，主要功能包括自定义展示已创建的标签信息以及统计各类标注的数量。适合需要详细记录和分析数据集需求的研究人员使用。 对labelme官方代码进行了修改，增加了标注框的标签显示功能，无需点击标注框即可查看其对应标签。同时新增了已标注数量及总数统计功能，方便用户实时了解每次标注的情况，并能快速定位到未完成标记的位置。具体实现细节可参考相关博客文章。如有任何问题或建议，欢迎在博客下方留言讨论。
     
  • 利用Python代码读取、修改和保存DICOM文件- Python开发
    优质
    本文章详细介绍如何使用Python编程语言处理医学影像中的DICOM格式文件。涵盖了文件的读取、修改及保存等操作步骤与方法。适合对医疗图像处理感兴趣的开发者阅读学习。 pydicom 是一个纯Python软件包，用于处理DICOM文件。它提供了一种简单且“pythonic”的方式来检查和修改DICOM数据，并可以将这些修改保存为新的文件。作为一个纯Python库，pydicom可以在任何支持Python的环境中运行，无需额外依赖项；不过，如果需要操作像素数据，则建议使用NumPy。需要注意的是，pydicom并非用于构建DICOM服务器或主要用于图像查看功能，而是专注于对DICOM文件中的数据元素进行操作和管理。
     
  • MATLAB中的数据集标签生成代码
    优质
    本段代码用于在MATLAB环境中自动生成和管理数据集标签，简化机器学习与数据分析项目的准备工作。 自制数据集时标签的制作代码（MATLAB版本），亲测有效，欢迎大家使用。
     
  • Python中计算标准互信息NMI的代码
    优质
    本代码实现使用Python语言来计算两个数据集之间的标准化互信息（NMI），适用于评估聚类算法的效果或进行无监督学习中的特征选择。 可用于评估社区划分效果的标准互信息NMI的Python代码。输入为算法的社区划分结果与真实划分结果，均为二维列表。