脑肿瘤分类：对三种类型的脑肿瘤进行分类

matlab代码按f5命令窗口Matlab 代码 3D 肿瘤生长和血管生成模型 该包包含以下 Matlab 文件： Main3DTumorAngio_run.m，运行模拟的主文件 InitCancerCell.m DetectBoundary.m 血管生成3D.m Draw3Dvessel.m 脉管系统3D.m 传播热点.m Sproutcheck.m 肿瘤血管3D.m Visual3Dtumor.m Visual3Dtumor3.m Celldivide_new.m 一个名为“vesselimage2D.bmp”的图像文件，用于容器初始化。 要运行模拟，请在 Matlab 编辑器中打开文件“Main3DTumorAngio_run.m”，然后单击“运行”按钮或按 F5 或从 Matlab 的命令窗口中键入“Main3DTumorAngio_run”（在同一目录中）。 表 1 中的所有参数都显示在文件 Main3DTumorAngio_run.m 中。 相应地修改。 模拟将创建一个文件夹“TumorGrowth_Results”和子文件夹“Data”和“Figures”，其中将分别保存

基于GPU的筒串卷积剂量计算在肿瘤放射TPS中的应用性能研究.pdf

用于脑肿瘤检测的 CNN 一个用 Python 开发的卷积神经网络，使用 Keras 和 Tensorflow 进行二进制分类，训练用于检测 MRI 图像中的脑肿瘤。 它达到了 90% 的准确率。

伴随着基因芯片的发展，通过研究海量的基因表达谱数据来识别肿瘤已成为生物信息学研究的热点．提出一种基于LoG(Laplace of Gaussian)矩阵分解的肿瘤基因特征提取方法，该方法首先将样本数据映射为高维空间中的点，然后构建点与点之间的LoG矩阵，在保留样本分类信息的情况下，使得无结构信息的基因表达谱数据变成具有结构信息的图，再对LoG权值矩阵进行非负矩阵分解得到能够表征样本特征的特征分量，最后用KNN对样本进行分类．通过对白血病和结肠癌基因表达谱数据的特征提取，验证该文方法的可行性和有效性．

良\恶性乳腺癌肿瘤预测数据集，已经分为训练集和集。

肿瘤信息管理系统（1）Ⅰ “管理是我的强项”

中职临床医学概要第章-肿瘤.ppt

matlab图像分割肿瘤代码从脑MRI matlab检测肿瘤 从这里获取代码： 从这里观看代码： 该代码使用非常清晰的GUI读取matlab上的MRI脑部扫描（.mha文件），可以非常好地显示所有3D扫描。另一种选择是直接图像文件，然后处理MRI脑部图像以检测是否存在肿瘤如果确实存在，则通过机器学习将该肿瘤分类为良性或恶性。 图像处理包括图像分割和其他图像增强，而机器学习包括SVM模型，该项目还具有用于构建模型的训练集 该代码在GUI（用户友好）中实现，以便于将程序与3D模型配合使用，以实现大脑的最佳可见性。 与我联系：电子邮件：我所有代码的列表： 直接在freelancer上雇用我： MRI脑图像，matlab，gui，图像处理，图像分割，机器学习，SVM钙化，脑肿瘤，良性，恶性，

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