在ClinicalTrials.gov上进行数据挖掘40,000多项肿瘤学研究 是政府资助的注册机构，注册了超过200,000种药物和医疗设备的临床试验。 从2007年开始，法律要求几乎所有在美国拥有至少一个开放站点的重大研究都必须在该站点上注册。 此存储库包含2016年8月下载的40,000项肿瘤学试验的探索性数据分析。

matlab实现，采用威斯康辛大学医学院数据集，对肿瘤进行分类

癌症基因组的系统测序显示出普遍的异质性，患者具有多种遗传改变的组合模式。 特别是，一组基因表现出互斥模式的现象已在各种癌症中广泛传播，涵盖了广泛的关键癌症途径。 最近，有大量证据表明，互斥性反映了肿瘤发生和发展中的替代功能，或暗示了它们并发的不利影响。 鉴于其重要性，已提出了许多计算方法来单独使用基因组图谱或通过整合网络和表型来研究相互排他性。 其中一些已被常规用于探索遗传关联，从而使人们对致癌机理有了更深入的了解，并揭示了意料之外的肿瘤脆弱性。 在这里，我们从癌症基因组的角度介绍了互斥性。 我们描述了互斥性的共同假设，总结了重要互斥模式的识别策略，从模拟数据集中比较了代表性算法的性能，并讨论了它们的共同混杂因素

深脑节 此回购利用2-D和3-D全卷积神经网络（CNN）的集成，从多模态磁共振图像（MRI）分割脑肿瘤及其成分。 分段网络中使用的密集连接模式可以有效地重用较少数量的网络参数来使用功能。 在BraTS验证数据上，分割网络获得的完整肿瘤，肿瘤核心和活动肿瘤骰子分别为0.89、0.76、0.76。 特征 脑肿瘤分割 脑面罩生成SkullStripping（当前使用HD-BET和ANTs） 放射性特征 核心地位 dcm和nifty支持（将dcm转换为nifty并起作用） 基于UI的推理框架 微调 强化 逐渐解冻 自定义netwrok培训框架 全脑分割 安装 基于PyPi的安装： 所需的Python版本：3.5 安装： pip install DeepBrainSeg 或者 git clone https://github.com/koriavinash1/DeepB

matlab图像分割肿瘤代码DeepBTSeg DeepBTSeg提供了远程先进的深度学习模型的用户友好图形用户界面（GUI），使用户可以进行深度学习脑肿瘤图像分割，而无需在用户本地计算机上进行繁琐的软件和硬件需求。 该存储库是DeepBTSeg的客户端Matlab代码。 我们还提供DeepBTSeg的可执行版本。 DeepBTSeg是在Matlab 2020b下开发的，并且可以在Matlab 2019b和Matlab 2020a下执行。 建议在Matlab 2020b下运行DeepBTSeg Matlab代码。 用法 内容 下载 有两种方法可以在本地PC上下载DeepBTSeg： 下载DeepBTSeg存储库.zip文件，然后将其解压缩到本地PC。 如果操作系统是Linux或MacOS，请打开终端，然后键入 $ cd YOUR_PREFERRED_INSTALLATION_PATH $ git clone https://github.com/IQMLatUAB/DeepBTSeg.git 下载完成后，打开MATLAB，将MATLAB当前文件夹更改为您下载此存储库的路径。 DeepB

长链非编码RNA GAS5在卵巢癌中的表达及对肿瘤侵袭的影响.pdf

国家临床版2.0肿瘤形态学编码（M码）.xlsx.7z

本文介绍了一种基于MR图像数据增强功能的有组织的脑肿瘤检测方法。 这种方法为脑肿瘤检测提供了巨大的临床实践，使基于MR图像数据的患者识别变得容易。 在本文中，我们提出了一种用于在脑磁共振（MR）数据中分离肿瘤图像的MATLAB编程。 使用拟议的MATLAB编码可以清楚地突出显示MRI图像数据和肿瘤中极其清晰可见的肿瘤准确性检测。 这些代码用于通过增加或减少灰度等级（0到255）以及其他特殊滤镜来增强MR图像质量。 MRI数据集证实该算法的结果更适用于普通输出图像以识别脑肿瘤。

matlab图像分割肿瘤代码脑肿瘤检测器 脑细胞中异常细胞生长会导致脑瘤。 应当在初始阶段检测出肿瘤，以挽救患者的生命。 如今，脑部MRI的分割已成为医学领域的重要任务。 该项目定义了完成此操作的不同方法，并为此提供了MATLAB代码。 分割基本上是基于强度对图像中的像素进行提取或分组的过程。 它可以通过不同的方法来实现，例如阈值化，区域增长，轮廓和集水。 在该项目中，我们将肿瘤部分进行了分割，然后使用支持向量机将肿瘤分为良性肿瘤或恶性肿瘤。 图像分割：图像分割的目的是针对特定应用程序将图像划分为有意义的区域。 分割可以是灰度，颜色，纹理，深度或运动。

matlab图像分割肿瘤代码使用数字图像处理技术的脑肿瘤分割 该存储库包括用于脑肿瘤分割及其面积计算的源代码。 还提供了测试图像数据库。 下载以下文件。 源代码2.m database.rar 学习成果！ 读取图像 使用大津法的阈值 区域道具 形态运算 图像中质量部分的密度和面积计算 肿瘤分割 抽象的 脑瘤是一种致命的疾病，如果没有MRI无疑是无法确定的。 在这项事业中，试图利用MATLAB重演从MRI图像中识别出患者的大脑是否患有肿瘤。 为了准备MRI图像上的形态学活动，将其调整大小，并使用极限自尊图像将其物理更改为高对比度图像。 该基本通道可能是肿瘤附近的区域。 在此半准备的图片上应用了形态学任务，并获取了可想象区域的强度和区域数据。 从包含肿瘤的各种MRI图像的可测量正常值，可以解析出这两个字符的基本估计值。 那时，它被用来传达最后的定位结果。 尽管这种娱乐程序经常可以带来正确的结果，但是当肿瘤的大小过小或肿瘤为空时它却忽略了执行。 任务的更大目标是从特定人的不同边缘拍摄的MRI图像中构建肿瘤的2D图片信息的信息库，并对其进行检查以引起人们对肿瘤细心的3D区域的注意。 为了满足此