Matlab的耳语nafld-1d-cnn
使用射频（RF）超声信号进行NAFLD诊断和肝脂肪分数定量的1D-CNN模型
该代码用于开发，训练和测试两个1D-CNN模型：a）区分NAFLD和对照（无肝病）的分类器；
b）预测肝脏脂肪比例的脂肪比例估算器。
两种模型均使用射频超声信号作为输入，并使用MRI质子密度脂肪分数（PDFF）作为参考（标签）。
在分类器的情况下，NAFLD被定义为MRI-PDFF>
=
5％。
livernet_1d_cnn.py包含分类器和脂肪分数估算器的最终模型架构。
对于模型训练和超参数调整，请使用hyper_parameter_tuning_classifier.py和hyper_parameter_tuning_ff_estimator.py
对于最终模型训练，请使用train_classifier.py和train_ff_estimator.py。
对于模型测试，请使用test_classifier.py和test_ff_estimator.py。
工具datagenerator.py为深度学习模型中使用的输入数据做准备。
原始的降采样的RF数据应存储
2021-08-30 17:03:44
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行业分类-物理装置-一种非接触式检测纳米薄膜热扩散率的激光超声系统及方法.zip
2021-08-29 09:04:46
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