patient_id = recordpath.split('/')[-1][:-4]什么意思

时间: 2023-11-23 21:06:00 浏览: 25
这行代码的意思是从recordpath路径中获取最后一个斜杠后面的字符串,然后去掉后面的四个字符(通常是文件扩展名),得到一个病人的ID。例如,如果recordpath是"/home/user/records/patient001.txt",则patient_id将被设置为"patient001"。
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select * from ( SELECT P.PATIENT_ID, P.VISIT_ID, PM.NAME, PM.SEX, P.ADMISSION_DATE_TIME, ( SELECT TOP 1 DP.DEPT_NAME FROM DEPT_DICT DP WHERE DP.DEPT_CODE = P.DEPT_ADMISSION_TO ) AS DEPT_ADM, P.DISCHARGE_DATE_TIME, ( SELECT TOP 1 DP.DEPT_NAME FROM DEPT_DICT DP WHERE DP.DEPT_CODE = P.DEPT_DISCHARGE_FROM ) AS DEPT_DIS, DATEDIFF( DAY, P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME ) AS INPAT_DAYS, P.DOCTOR_IN_CHARGE --datediff(day, P.ADMISSION_DATE_TIME,P.DISCHARGE_DATE_TIME) as zyts FROM PAT_VISIT P INNER JOIN PAT_MASTER_INDEX PM ON PM.PATIENT_ID = P.PATIENT_ID WHERE select * from ( SELECT P.PATIENT_ID, P.VISIT_ID, PM.NAME, PM.SEX, P.ADMISSION_DATE_TIME, ( SELECT TOP 1 DP.DEPT_NAME FROM DEPT_DICT DP WHERE DP.DEPT_CODE = P.DEPT_ADMISSION_TO ) AS DEPT_ADM, P.DISCHARGE_DATE_TIME, ( SELECT TOP 1 DP.DEPT_NAME FROM DEPT_DICT DP WHERE DP.DEPT_CODE = P.DEPT_DISCHARGE_FROM ) AS DEPT_DIS, DATEDIFF( DAY, P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME ) AS INPAT_DAYS, P.DOCTOR_IN_CHARGE --datediff(day, P.ADMISSION_DATE_TIME,P.DISCHARGE_DATE_TIME) as zyts FROM PAT_VISIT P INNER JOIN PAT_MASTER_INDEX PM ON PM.PATIENT_ID = P.PATIENT_ID WHERE P.DISCHARGE_DATE_TIME >= '2016-01-01' AND P.DISCHARGE_DATE_TIME < = '2023-07-10' AND DATEDIFF( DAY,P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME ) >= 30 ) t order by inpat_days desc P.DISCHARGE_DATE_TIME >= '2016-01-01' AND P.DISCHARGE_DATE_TIME < = '2023-07-10' AND DATEDIFF( DAY,P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME ) >= 30 ) t order by inpat_days desc 帮我把这段sql优化一下

这段 SQL 查询语句可以进行一些优化,例如使用表别名、避免多次嵌套子查询等。下面是优化后的 SQL 查询语句: ```sql SELECT P.PATIENT_ID, P.VISIT_ID, PM.NAME, PM.SEX, P.ADMISSION_DATE_TIME, DP_ADM.DEPT_NAME AS DEPT_ADM, P.DISCHARGE_DATE_TIME, DP_DIS.DEPT_NAME AS DEPT_DIS, DATEDIFF(DAY, P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME) AS INPAT_DAYS, P.DOCTOR_IN_CHARGE FROM PAT_VISIT P INNER JOIN PAT_MASTER_INDEX PM ON PM.PATIENT_ID = P.PATIENT_ID LEFT JOIN DEPT_DICT DP_ADM ON DP_ADM.DEPT_CODE = P.DEPT_ADMISSION_TO LEFT JOIN DEPT_DICT DP_DIS ON DP_DIS.DEPT_CODE = P.DEPT_DISCHARGE_FROM WHERE P.DISCHARGE_DATE_TIME >= '2016-01-01' AND P.DISCHARGE_DATE_TIME <= '2023-07-10' AND DATEDIFF(DAY, P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME) >= 30 ORDER BY INPAT_DAYS DESC; ``` 此优化后的查询使用了表别名,将子查询转换为了左连接,并通过 JOIN 操作将 DEPT_DICT 表连接到主查询中,以减少子查询的数量。同时,将过滤条件放在 WHERE 子句中,使用了统一的日期格式。 请注意,优化 SQL 语句时需要考虑数据库的具体情况和索引的使用,这只是一个基本的优化示例,具体优化策略可能需要根据实际情况进行调整。

# 加载数据集 data_dir =r"C:\Users\HP\Desktop\image\save" patients = os.listdir(data_dir) images = [] for patient in patients: patient_dir = os.path.join(data_dir, patient) imgs = os.listdir(patient_dir) for img_name in imgs: img_path = os.path.join(patient_dir, img_name) img = cv2.imread(img_path) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_gray = cv2.resize(img_gray, (256, 256)) img_gray = img_gray / 255.0 images.append(img_gray) images = np.array(images) images = np.reshape(images, (-1, 256, 256, 1)) 如何修改这段代码使得这段代码可以读取save文件夹下面所有病人的图片

您可以使用 os.walk() 函数来遍历 save 文件夹下的所有子文件夹和文件,然后根据文件名中的信息来判断是否是病人的图片。以下是修改后的代码: ``` import os import cv2 import numpy as np data_dir = r"C:\Users\HP\Desktop\image\save" images = [] for root, dirs, files in os.walk(data_dir): for file in files: if "patient" in file: # 判断文件名中是否包含病人信息 img_path = os.path.join(root, file) img = cv2.imread(img_path) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_gray = cv2.resize(img_gray, (256, 256)) img_gray = img_gray / 255.0 images.append(img_gray) images = np.array(images) images = np.reshape(images, (-1, 256, 256, 1)) ``` 这样可以读取 save 文件夹下所有病人的图片,不论这些图片在哪个子文件夹下。

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SELECT CS.CLAIMS_ID, CE.LONG_NAME CORPORATENAME, CS.PATIENT_NAME, CS.EMPLOYEE_NAME,CS.DEPARTMENT,E.SUBSIDIARY ,E.BRANCH, CS.ADMISSION_DATE, CS.DISCHARGEABLE_DATE , CS.PROVIDER_NAME, CS.PANEL_PROVIDER, TRIM(DS.ICD_CODE)||', '||DS.DESCRIPTION DIAGNOSISNAME, CS.MC_TAKEN_DAY ,CR.DESCRIPTION COVERAGE_DESCRIPTION, SD2.FDESC CLAIMTYPE,CS.REMARKS, CS.DUE_TOTAL, CS.PAID_TO_CLAIMANT, CS.PAID_BY_CLAIMANT, CS.AUTHORIZATION_CODE, CS.SERVICE_DATE,CS.RECORD_NO,CS.SUB_RECORD_NO,CS.PLAN_ID,CS.TRANSMISSION_DATE,CS.CLAIMS_REC_DATE, CS.CLAIMS_STATUS ,CS.APPROVED_BY, CS.HOSP_INVOICE_NO, CS.TERMINAL_ID, CS.TERMINAL_TYPE, CS.DEDUCTIBLE,CS.POLICY_NO,CS.PAYEE_NAME,CS.CARD_NO, CS.DOCRCV_BY, CS.CENTRE_CODE ,CS.DOCUMENT_NO,CS.MRN , NVL((SELECT UPLDT FROM (SELECT UPLDT FROM SYT_ATTACHDOC LD WHERE TO_NUMBER(TRIM(LD.KEY1))=CS.CLAIMS_ID AND LD.MATERIAL_TYPE IN('申诉材料','补充材料','调查材料') AND ROWNUM<2 ORDER BY UPLDT DESC) WHERE ROWNUM<2),CS.SERVICE_DATE) AS LAST_DOCUMENT_RECEIVED_DATE FROM CLAIMS CS, CORPORATE CE, COVERAGE_MASTER CR, SYC_REFCD SD1, SYC_REFCD SD2, DIAGNOSIS DS , EMPLOYEE E WHERE CS.COVERAGE_ID = CR.COVERAGE_CODE AND CS.CORPORATE_CODE = CE.CORP_CODE AND CS.PRIMARY_DIAGNOSIS = DS.ICD_CODE AND CS.CLAIM_TYPE = SD1.REFCD AND CS.CARD_NO = E.CARD_NO AND SD1.VAR1 = SD2.REFCD AND SD1.MODID = 'ES' AND SD1.REFGRP = 'CLAIMTYP' AND SD2.MODID = 'ES' AND SD2.REFGRP = 'CLAIM_APPLICABLE' AND CS.PLAN_ID!='TEST-2023-GLOBAL-PLAN-DEMO' AND (CS.PAYOR_CODE,CS.CENTRE_CODE) IN (SELECT SYFIELD(STNCD,'*',1,1), SYFIELD(STNCD,'*',2,1) FROM SYM_USRSTN WHERE USRID='SYSTEM' AND STNTYP IN ('PC')) AND (CS.CORPORATE_CODE IN (SELECT STNCD FROM SYM_USRSTN WHERE USRID='SYSTEM' AND STNTYP IN ('PY','CO')) OR (CS.PAYOR_CODE,CS.CENTRE_CODE) IN (SELECT SYFIELD(STNCD,'*',1,1), SYFIELD(STNCD,'*',2,1) FROM SYM_USRSTN WHERE USRID='SYSTEM' AND STNTYP IN ('PC'))) AND CS.CLAIMS_REC_DATE>=TO_DATE('1999-01-01','yyyy-MM-dd') AND CS.CLAIMS_REC_DATE<TO_DATE('2099-01-01','yyyy-MM-dd')+1

详细解释一下这段代码GTV_indexes = [] GTVs_sum = np.zeros((512,512)) # Find the cuts containning GTV contours minXY = 600 maxXY = -1 for time in times: path = folder+patient+'\\'+str(int(time)) # Find the filenames starting with CT minXY1,maxXY1,GTV_index = findContours(path,isPlot=False) GTV_indexes=np.append(GTV_indexes,GTV_index) if minXY>minXY1: minXY = minXY1 elif maxXY<maxXY1: maxXY = maxXY1 print('minXY={}'.format(minXY),'maxXY={}'.format(maxXY)) GTV_indexes = np.array(GTV_indexes) GTV_indexes = np.unique(GTV_indexes).astype(int) print('Cuts including GTVs: {}'.format(GTV_indexes)) writeToFile(GTV_indexes,folder+patient+'\\GTV_indexs.txt') #将DICOM文件的拍摄时间与呼吸曲线对应 #CT scanning time # 由vxp文件获取开始扫描的时刻 vxpPath = folder+patient+'\\0006863819_20200730_090003.vxp' injectTime = getInjectionTime(vxpPath) print('Initial injection time of CT from vxp file:{}'.format(injectTime)) # 得到GTV cut的扫描时刻 scanTimes = np.ones((len(times),len(cuts))) print('scan time of each phase CT') for i,time in enumerate(times,start=0): for j,cut in enumerate(cuts,start=0): filename = folder+patient+'\\'+str(int(time))+'\\CT.{}'.format(patient)+'.Image {}.dcm'.format(int(cut)) scanTime = getScanTime(filename) scanTimes[i,j] = scanTime scanTimes = scanTimes-scanTimes.min()+injectTime # 画出呼吸曲线,并得到相应的呼吸幅度 amplitudes = getBreathingCurve(vxpPath,scanTimes,isplot=1) writeToFile(scanTimes,folder+patient+'\\scanTimes.txt') writeToFile(amplitudes,folder+patient+'\\amplitudes.txt')

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