matlab代码影响乳房密度 使用Dixon序列分割和测量MRI中的乳房实质组织的源代码，该Dixon序列包含仅水和仅脂肪的加权图像。 源代码 该项目最初是在Matlab 2011a中编写的。 某些部分正在迁移到Python3。要从下面提到的论文中复制结果，请使用原始的Matlab源代码。 /matlab子文件夹包含所有Matlab代码 /python子文件夹包含已经迁移到Python 3的管道部分。 外部程序 管道依赖于需要安装的外部程序，并且是环境路径的一部分。 测试版本：1.0.20190410 测试版本：2.3.4 测试版本：20180328，v2.3.9 测试版本：5.0.11，6.0.4 管道 处理管道包括三个步骤： 预处理：将dicom转换为nifti，重新定位图像，进行偏置场校正并组合图像 乳房分割：使用基于模板的注册方法从背景和其他身体部位中分割乳房。 首先，最佳匹配模板由仿射配准确定。 然后，非严格地注册最佳匹配模板以匹配对象身体和乳房的形状。 分割乳房的实质和脂肪组织，并计算汇总指标。 用法（Matlab） 将项目的所有文件夹添加到Matlab搜索路径。 通过将外

chapter28 支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断

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matlab图像减影代码UM-BID 曼尼托巴大学乳房微波成像数据集 (UM-BID) 是一个开放获取的数据集，可供所有研究人员使用。 该数据集包含来自 MRI 衍生的乳房模型的实验扫描数据。 可以找到数据集本身。 缩短的链接是（区分大小写）。 数据集在接受的手稿中描述： T. Reimer、J. Krenkevich 和 S. Pistorius，“乳腺微波成像的开放获取实验数据集”， 2020 年欧洲天线和传播会议 (EuCAP 2020) 已接受。 此 GitHub 存储库包含用于生成该论文中显示的结果的代码以及 UM-BID 数据集的支持脚本。 入门 访问和下载 UM-BID 可以找到数据集本身（和随附的文档）（区分大小写）。 我们建议您查找您感兴趣的单个文件，而不是下载整个数据集，并且仅下载这些特定文件（由于数据集的大小）。 文件/docs/UM-BMID_README.txt (found ) 描述了 Google Drive 的文件夹结构并包含有关各个数据文件的信息。 先决条件 该存储库包含 Python 和 Matlab/Octave 文件。 Python要求是： Py

基于机器学习的乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断，内包含数据集以及算法源码

人工智能-机器学习-计算机辅助乳腺钙化簇检测算法研究.pdf

人工智能-机器学习-计算机X射线乳腺摄影影像质量与剂量最优化研究.pdf

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基于 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断

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