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行业分类-外包设计-pH敏感逐级靶向纳米载体的构建及其用于递送siRNA至M2型肿瘤相关巨噬细胞的研究.zip
2021-09-04 18:03:17 15.64MB 行业分类-外包设计-pH敏感逐级
全球肿瘤免疫行业研究、市场现状及未来发展趋势
2021-09-03 18:05:46 618KB 行业报告
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介绍 我们使用提出的DualGAN架构对脑肿瘤扫描进行无监督的图像分割。 DualGAN的架构 数据集 使用的数据集可收集本的作者 先决条件 Python(2.7或更高版本) 麻木 科学的 NVIDIA GPU + CUDA 8.0 + CuDNN v5.1 TensorFlow 1.0或更高版本 MATLAB(用于初始图像处理和计算DICE分数) 脚步 准备图像: Run the prepareimgs.m MATLAB file. Original images (domain A) will be generated in folder /datasets/med-image/train/A from the .mat files. Segmented images (domain B) with highlighted tumor regions will be gener
2021-09-03 17:48:18 60.79MB Python
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20210901-平安证券-盈康生命-300143-深耕肿瘤医疗领域,公司步入发展快速路.pdf
2021-09-02 09:06:55 3.83MB 行业
NCCN Guidelines Version 5.2020 肝胆肿瘤权威资料
2021-09-01 14:06:10 2.75MB 肝胆肿瘤 NCCN
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案例21 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断.7z
2021-09-01 14:00:56 87KB 案例21LVQ神经网络的分类—
单细胞-rcc-管道 用于分析手稿“单细胞 VIPER 识别复发相关肾肿瘤巨噬细胞”的单细胞 ccRCC 数据的数据文件和代码。 包括手稿中使用的 VIPER 单细胞蛋白质活性推理管道的代码。 “singlecell_gex_viper_analysis.R”包含将基因表达聚类作为第一步的单细胞 ARACNe/VIPER 管道、新颖的聚类算法(通过二次采样轮廓评分选择最佳分辨率的 louvain)、用于细胞类型识别的 singleR 和 InferCNV。 ARACNe 在逐个患者的基因表达簇元细胞上运行,而 metaVIPER 与所有患者衍生的 ARACNe 网络一起运行,并在所有患者中结合批量校正的元细胞基因表达特征,使用 Seurat SCTransform Pipeline 计算。 脚本包括基因表达和 VIPER 级聚类、差异表达和受体配体推断的代码,结合所有 scRNASeq
2021-09-01 10:58:54 762.89MB HTML
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2010年A题《确定肿瘤基因信息》指导老师评论文章。
2021-08-29 09:10:00 255KB 研究生 数学建模 肿瘤基因信息
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matlab图像分割肿瘤代码脂蛋白 sephaCe是基于Matlab / C的应用程序,仅使用明场显微镜图像数据即可自动分割生物细胞边界和细胞核。 官方的Github仓库位于。 描述sephaCe的文献为: “从明场显微镜图像中自动分离粘附的生物细胞边界和细胞核”,机器视觉与应用,2011()() “关于将低通滤波器用于逆拉普拉斯模型的图像处理”,《数学光子与影像学报》,2011年() 主应用程序位于“主”文件夹中。 首先,在Matlab中加载“ segment_tool.m”脚本。 完整说明位于“ README.TXT”文件中。 请注意,主应用程序对第​​三方和已编译的C代码有一些依赖关系。 它是在32位Windows XP笔记本电脑上开发和测试的。 如果需要在其他平台上运行它,则需要重新编译“ To Compile”文件夹中的二进制文件,并在“ 3rd Party Libs”文件夹中获取第三方库的二进制文件。 更快的选择是使用最小代码版本,这是不包含GUI的简单脚本。 这些位于“最小代码”文件夹中。 有两种版本,一种版本仅执行自动单元格检测(在“仅Init”中;运行“ sephac
2021-08-28 00:18:44 10.18MB 系统开源
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