背景：抑郁症是导致残疾的主要原因之一，包括患者的主观生活质量（QOL）受损。 不幸的是，在一般实践中，只有一小部分得到正确的诊断和治疗。 本研究旨在确定抑郁症患者的主观生活质量。 方法：使用世界卫生组织生活质量仪器（WHOQOL-BREF）对18岁及18岁以上成人的代表性样本（病例和对照各100例）进行QOL评估。 还对受访者的社会人口统计学因素进行了评估。 使用Mini International Neuropsychiatric Interview评估了严重的抑郁症。 抑郁的严重程度使用汉密尔顿抑郁量表进行评估，整体功能通过整体功能评估量表进行评估。 结果：参与者的大多数是女性（62.0％）和年轻，平均年龄为39.11±12.40岁。 与健康人相比，抑郁症患者的总体主观QOL（P <0.033），身体（P <0.002），心理（P <0.001），社会（P <0.006）和环境（P <0.048）域明显受损。控制。 与健康对照组相比，抑郁症患者的整体功能也受损（P <0.001）。 结论：研究发现，抑郁症是一种严重的疾病，会影响患者对其生活质量的看法。 因此，非常有必要创新更好的治

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患者预处理 这是用于各种神经成像预处理操作（注册，切片，去噪，分割等）的MATLAB代码，其最初旨在处理常规临床数据（因此得名）[1]。 它以nifti文件（如.nii或.nii.gz）作为输入，并生成此数据的副本，并对其应用了所需的预处理步骤。 它还使用成对的标签遮罩（例如T1w MRI和肿瘤遮罩（或多个类别））处理图像数据，并确保生成的预处理数据是一致的。 请参阅下面的示例用例，这些用例可以独立运行，也可以启发更复杂的预处理任务。 依存关系 该算法要求以下软件包位于MATLAB路径上： SPM12：从下载。 spm_superres：从下载/克隆（如果要使用降噪或超分辨率选项）。 用例范例 1.多通道MRI分割 该MATLAB代码段将多个序列的MR图像作为输入，并生成已被共同注册和切片的图像。 然后使用SPM12统一分段例程对这些图像进行分段，并将本机+模板（未调制）空间GM，WM

笔画预测 根据世界卫生组织（WHO）的数据，卒中是全球第二大死亡原因，约占总死亡人数的11％。 该数据集用于根据输入参数（例如性别，年龄，各种疾病和吸烟状况）预测患者是否可能中风。 数据中的每一行都提供有关患者的相关信息。

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脑肿瘤检测| Web App演示（烧瓶）| 三角洲团队 使用Web App（Flask）进行脑肿瘤检测，可以基于上传的MRI图像对患者是否患有脑肿瘤进行分类。 该项目使用的图像数据是用于脑肿瘤切除术的Brain MRI图像。（ ） 影片示范 点击图片播放 :backhand_index_pointing_down: 想要在您的计算机上运行该项目 按着这些次序 克隆或下载（ ） 在项目目录中打开终端/ CMD 然后使用以下命令创建虚拟环境： py -m venv env 使用以下方法激活虚拟环境： env\Scripts\activate 使用以下命令安装所有要求： pip install -r requirements.txt 一口咖啡要花一些时间才能下载 :hot_beverage: 成功下载所有上述要求后，请使用以下命令运行应用程序： flask run 等待几秒钟，直到显示如下： Running on http://127.0.0.1:50

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