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层次分析matlab代码路径 scEpath软件包（用于分析单细胞RNA-seq数据的新型工具） 概述 这是scEpath（“单细胞能量路径”）的MATLAB软件包。 scEpath是一种新颖的计算方法，用于定量测量单细胞的发育能力和可塑性以及细胞状态之间的转移概率，并从单细胞基因表达数据推断谱系关系和伪时间顺序。 此外，scEpath还可以进行许多下游分析，包括针对给定的细胞簇或伪时间识别最重要的标记基因或转录因子。 scEpath推断细胞轨迹的合理性是基于著名的Waddington的景观隐喻来描述发育过程中的细胞动力学。 下面是一篇论文的概念图（Takahashi等人，开发，2015年） 查看详细的方法和应用程序。 以下是scEpath的概述。 系统要求 scEpath独立于操作系统，因为它是用Matlab编写的。 运行scEpath的基本要求包括MATLAB和统计工具箱。 伪时间估计步骤需要使用R包“ princurve”进行主曲线分析。 在这种情况下，运行scEpath时需要R和Matlab。 该软件包已在Mac OS / 64位Windows上使用MATLAB 2016a /

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用卷积滤波器matlab代码细胞追踪 使用具有多任务学习功能的深度神经网络进行细胞跟踪 版权所有（C）陶和，华茂和张艺。 版权所有。 该代码基于王乃炎，感谢他分享了他的代码。 CNN源代码来自matlab工具箱。 抽象的 细胞跟踪在生物医学和计算机视觉领域起着至关重要的作用。 由于细胞通常在显微镜图像中具有频繁的变形活动和较小的尺寸，因此在实践中跟踪非刚性和非重要细胞非常困难。 传统的视觉跟踪方法在跟踪刚性和重要视觉对象方面具有良好的性能，但是，它们不适合用于单元跟踪问题。 在本文中，提出了一种使用卷积神经网络（CNN）以及多任务学习（MTL）技术的新型细胞跟踪方法。 CNN可学习可靠的信元功能，而MTL可提高跟踪的泛化性能。 提出的细胞跟踪方法包括粒子过滤器运动模型，多任务学习观察模型和优化的模型更新策略。 在训练过程中，使用MTL技术将细胞跟踪分为在线跟踪任务和伴随的分类任务。 观察模型是通过构建CNN来学习鲁棒的细胞特征而进行训练的。 通过在显微镜图像序列的第一帧中分配细胞位置来启动跟踪过程。 然后，将粒子过滤器模型应用于在后续帧中生成一组候选边界框。 训练后的观察模型提供对应于

系统功能优点： 　 便捷的工作流程，高效简洁的操作步骤，较同类工作站效率提高2-3倍以上。 　 高分辨率同步显示实时影像，数字化捕获图像，确保图片清晰、逼真。 　 图像支持脚踏开关、鼠标二种采集方式。 　 可对各种超声影像进行动态采集，动态录像品质卓越，达到DVD品质。 　 系统预置十六种伪彩处理功能，同时支持自定义。 　 支持对图像进行放大、缩小、镜像、旋转、亮度对比度调整、文字与区域标注等操作。 　 诊断报告支持多种模式，尊重医生工作习惯，可点击录入、文字直接录入。 　 报告单上的某些项目内容，如检查医师姓名等项目可以预先初始化，以后用鼠标点选即可． 　 打印纸张大小不限，可选择A4、A5等多种尺寸纸张，以便与医院标准病历夹通用。 详细功能说明