INSERT INTO study (studyid=studyid,patientid=patientid,report=report) VALUES(001, 000103,"正常")

时间: 2024-04-12 17:28:31 浏览: 79
7Z

修改目录下Dicom图像PatientID-可在32位系统上运行.7z

请注意，我无法直接执行数据库操作。但是，你可以使用类似以下的SQL语句来插入数据到study表中： ```sql INSERT INTO study (studyid, patientid, report) VALUES (001, 000103, '正常'); ``` 请确保数据库连接已经建立，并且study表已经正确创建。同时，确保studyid和patientid字段的数据类型与数据库表中定义的一致。
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[STUDY_INS_UID] varchar(64) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL, [HISID] varchar(32) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL, [HISExamNO] varchar(50) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL, [DISEASENAME] varchar(150) ...
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医院管理系统sql数据库.doc

- **诊疗(Consultation)**：ConsultationID, PatientID, DoctorID, Diagnosis, TreatmentPlan, ConsultDate 通过以上分析，可以看出医院管理系统SQL数据库的设计涵盖了从需求分析到具体实现的全过程。不仅关注了...

如下有3个表 （请使用mysql语法） patient表 patientid name 000103 张三 study表 studyid patientid report 001 000103 正常 image表 studyid imagepath 001 \\127.0.0.1\image\001\image1.dcm 使用sql语句列出如下的结果： 病历号 姓名 结果 图像路径 000103 张三 正常 \\127.0.0.1\image\001\image1.dcm

SELECT patient.patientid AS '病历号', patient.name AS '姓名', image.imagepath AS '结果图像路径' FROM patient JOIN study ON patient.patientid = study....JOIN image ON study.studyid = image.studyid;

study表（请使用mysql语法） studyid patientid report 001 000103 正常 002 000123 异常 1) 将studyid为001的report更新为异常。 2）将studyid为001的记录删除掉。

1）使用以下语句将studyid为001的report更新为异常： ...UPDATE study表 SET report='异常' WHERE studyid='001'; 2）使用以下语句将studyid为001的记录删除： DELETE FROM study表 WHERE studyid='001';

3. study表（请使用mysql语法） studyid patientid report 001 000103 正常 002 000123 异常 1) 将studyid为001的report更新为异常。 2）将studyid为001的记录删除掉。

UPDATE study SET report = '异常' WHERE studyid = '001'; 2) 将studyid为001的记录删除，可以使用以下MySQL语句： mysql DELETE FROM study WHERE studyid = '001'; 请确保数据库连接已经建立，并且...

sql =f'''insert into selectitems values({patientid},{selected_items})''' try: startMySQL(sql)哪里错了

sql = f"INSERT INTO selectitems (patientid, selected_items) VALUES (?, ?)" cursor.execute(sql, (patientid, selected_items)) 这里假设patientid和selected_items是查询中的参数，应该通过参数化查询...

def loadFileInformation(filename): information = {} ds = pydicom.dcmread(filename) # for name in ds.dir(): # print(ds.data_element(name),'||||',ds1.data_element(name)) ds.dir("contour") information['PatientID'] = ds.PatientID information['PatientName'] = ds.PatientName information['PatientBirthDate'] = ds.PatientBirthDate information['PatientSex'] = ds.PatientSex information['StudyID'] = ds.StudyID information['StudyDate'] = ds.StudyDate information['StudyTime'] = ds.StudyTime information['InstitutionName'] = ds.InstitutionName information['Manufacturer'] = ds.Manufacturer information['AcquisitionTime'] = ds.AcquisitionTime information['ContentTime'] = ds.ContentTime information['ExposureTime'] = ds.ExposureTime information['InstanceCreationTime'] = ds.InstanceCreationTime information['SeriesTime'] = ds.SeriesTime information['StudyTime'] = ds.StudyTime information['pixelSpace'] = ds.PixelSpacing information['SliceThickness'] = ds.SliceThickness #information['NumberOfFrames'] = ds.NumberOfFrames print(information) return information

这段代码是一个Python函数，用于读取医学图像文件（DICOM格式）的元数据信息，并将其存储在一个字典中返回。 具体来说，它使用Pydicom库中的dcmread函数读取文件，然后从文件中提取出一些重要的元数据信息，例如...

// 进入工作台 workbench(id) { newtableData.forEach((val) => { if (val.patientId === id) { this.suifang(id, val.remoteMonitoring); this.changeView(); } }); },浏览器报错"TypeError: this2.suifang is not a function'

在你提供的代码中，浏览器报错 "TypeError: this2.suifang is not a function" 是因为 this2.suifang 方法未被正确定义或声明。 为了解决这个问题，你可以确保 suifang 方法已经正确定义。...

getPatientData(id, order) { const params = { current: this.currentPage, size: this.pageSize, operationCategoryId: this.inquire.operationCategoryId, groupId: this.inquire.regionId, order: this.choiceIndex, }; if (typeof order == "number") params.order = order; getPatientList(params).then((res) => { console.log(res, 1999999999); this.total = res.data.total; this.tableData = res.data.records; // 如果有id则查找数据跳转倒工作台 const suifangData = localStorage.getItem("suifangData"); if (suifangData) { const { id } = JSON.parse(suifangData); localStorage.removeItem("suifangData"); console.log(id, "suifangData"); this.suifang(id); return; } if (id) { let num = -1; if (this.tableData && this.tableData.length) { num = this.tableData.findIndex((val) => val.patientId === id); } if (num != -1) { this.suifang( id, this.tableData[num].remoteMonitoring, this.tableData[num].alarmCondition ); this.changeView(); } } }); },这段代码什么意思

这段代码是一个函数getPatientData(id, order)的实现。函数中的代码逻辑如下： 1. 首先，定义了一个名为params的对象，包含了一些参数的默认值，例如current、size、operationCategoryId、groupId和...

workbench(id) { this.tableData.forEach((val) => { if (val.patientId === id) { console.log(val,7777) // this.suifang(id, val.remoteMonitoring); const data = {id:id} localStorage.setItem('suifangData',JSON.stringify(data)) this.$router.push({ path: "/patientManagement" }); } }); },这个代码什么意思

- 检查当前元素的 patientId 是否与传入的 id 相等。 - 如果相等，它会输出 val 到控制台，并且创建一个名为 data 的对象，其中包含一个 id 属性，值为传入的 id。 - 接下来，将 data 对象转换为字符...

'PatientID': '0000726380', 'PatientName': '雷凤鸣^lei feng ming', 'PatientBirthDate': '19611229', 'PatientSex': 'F', 'StudyID': 'CT20210713105636', 'StudyDate': '20210713', 'StudyTime': '105737.537', 'InstitutionName': 'XiangYa Hospital', 'Manufacturer': 'SIEMENS', 'AcquisitionTime': '111128.69', 'ContentTime': '111128.69', 'ExposureTime': '500', 'InstanceCreationTime': '111000', 'SeriesTime': '111428.863', 'pixelSpace': [1.26953125, 1.26953125], 'SliceThickness': '4.0'解释dcm文件里的这些信息

- PatientID（病人ID）：该DICOM文件中包含的医学图像所属病人的ID号。 - PatientName（病人姓名）：该DICOM文件中包含的医学图像所属病人的姓名。 - PatientBirthDate（病人出生日期）：该DICOM文件中包含的医学...

<title>医院住院管理系统</title> </head> <body> 药品发放 <form id="drugs_delivery"> <label>*住院号：</label> <input results="s" type="search" readonly name="patientId" id="patientId" /> <label>*姓名：</label> <input type="text" readonly name="patientName" id="patientName" /> <label>*药品编号：</label> <input type="search" results="s" readonly name="drugId" id="drugsId" /> <label>数量：</label> <input type="text" name="drugCount" id="num" onblur="checkdrugsnum()" /> <input type="hidden" name="num1" id="num1"> <label>*药品名称：</label> <p cla

ss="short-input ue-clear"> <input type="text" readonly name="drugName" id="drugsName" /> </p> </td> <td> <p class="short-inpue-clear"> 规格：</label> </p> </td> <td> <p class="short-input ue-clear"> ...

etRecord() { //获取记录数据 getRecord({ patientId: this.transData.patientId, limit: 7 }).then( (res) => { this.recordData = res.data; console.log(res, "记录数据"); } ); },

在方法中，调用了名为 getRecord 的函数，并传递了一个对象作为参数，该对象包含了 patientId 和 limit 属性。 patientId 属性的值是通过 this.transData.patientId 获取的，this.transData 可能是当前...

public List<HashMap<String, String>> orderList(String patientid){ List<HashMap<String, String>> list=new ArrayList<>(); String sql="call orderList(?)"; return DBUtil.getHashmap(sql, new Object[]{patientid}); }

这段代码是一个查询病人预约列表的方法，接收一个patientid作为参数。它会调用一个存储过程orderList，将patientid作为参数传入，并返回一个ResultSet结果集。然后将结果集中的每一条预约信息存入一个HashMap中，将...

前端获取当前网页的headers中的patientID

如果你想要获取当前网页的headers中的patientID，通常这个信息不会直接包含在响应头中，因为headers是服务器与客户端通信的一部分，而patientID通常是服务器返回的数据的一部分。 如果你想获取某个特定HTTP头（比如...

按照给定的CSV，以PatientID这列为准线，相同PatientID的值为同一个人，按照80%和20%的比例，分裂出两个CSV

assert 'PatientID' in df.columns and df['PatientID'].nunique() == len(df), "PatientID must be unique" # 根据指定比例随机划分数据 random.shuffle(df) # 首先打乱行顺序 n_rows = int(ratio * len(df)) ...

按照给定的CSV，以PatientID这列为准线，相同PatientID的值为同一个人，按照80%和20%的比例，分裂出两个CSV,python

在Python中，你可以使用pandas库来处理CSV文件并根据特定列（如PatientID）进行分组，然后按照比例划分数据。以下是一个步骤说明： 首先，确保已经安装了pandas库，如果没有，可以通过pip install pandas来安装。...

var requests = SelfRepository.GetRequests(requestID, patientID, patientName, patientSourceCode, reqDepartmentCode, reqDoctorCode, examLibraryID, examTypeCode, registerTimeBegin, registerTimeEnd); if(requestStatusCodes == null ||requestStatusCodes.Length==0){ // 如果状态字段的值为空 , foreach (var item in requests) { item.isNofilter = true; } }else{ // 如果传入状态字段 foreach (var item in requests) { item.isNofilter = SearchSlideRequestSatate(item.RequestID,item.examTypeCode,requestStatusCodes); } }

这段代码的作用是根据传入的参数查询请求（requests），并根据传入的请求状态字段（requestStatusCodes）对请求进行筛选。 首先，代码调用了SelfRepository.GetRequests方法，该方法接受多个参数，包括请求ID、患者...

按照给定的CSV，以PatientID这列为准线，相同PatientID的值为同一个人，通过随机森林，按照80%为训练，其余人数为测试，给出python

# 定义目标列（PatientID）和特征列 target = 'PatientID' features = data.columns.drop([target]) # 假设所有非目标列都是特征 # 将类别型特征转换为数值型（如果有的话） for feature in features: if data...

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