matlabrgb2gray函数代码MATLAB 上的 SIFT 的实现，由 . 这是中东技术大学“医学图像分析高级主题”课程的学期项目。 用法 在 Matlab 中读取图像并将其转换为灰度图像，然后将其用作SIFT函数的输入。 SIFT(Image, Octaves, Scales, Sigma):主要函数取灰度图像、八度数、每八度数和sigma的初始值。 返回元胞数组内的关键点。 例子： image = imread('image.jpg'); image = double(rgb2gray(image)); keyPoints = SIFT(image,3,5,1.6); 在过程中创建的关键点是对象。 所有关键点都在元胞数组中返回。 每个关键点包含： coordinates():返回图像上关键点的[x，y]坐标。 direction():返回关键点的一般方向。 magnitude():返回一般方向矢量的幅度。 octave():返回提取关键点的八度数。 scale():返回图像卷积的 sigma 值。 descriptor():返回包含描述符的向量。 图像可视化器 此功能的主要目

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机械设计或文档或dwg文件CAD-标准筛振筛机的总体及夹紧装置的设计.zip

鉴于目前疫情防控期间，红外体温测量应用面较广且数量极 大，采用国际通行的用黑体辐射源作为标准源，对红外额温计的 校准模式（黑体温度）示值进行校准或核查的传统方法发挥了重 要作用。但经近段时间各地方反馈的情况来看，还面临如下问题： 1.一些校准实验室不清楚制造商不公开的某些被校准仪器 开展校准所必须的校准模式信息； 2.某些省级或地（州）市、县计量部门黑体辐射源标准器缺 失，检测人员技术能力还比较薄弱； 3.疫情防控期间，各地红外额温计使用数量极大，校准能力 相对于校准需求严重不足。 为此，中国计量科学研究院建议在新型冠状病毒感染的肺炎 疫情防控非常时期，应急采用一种各地都具备条件的临时方法进 行红外额温计体温测量的准确度核查，作为不具备以黑体辐射源 为标准器的校准方法的补充方法。详见附件“体温筛检用红外额 温计核查的临时方法”。

人工智能-机器学习-计算机辅助认知筛查和康复系统的设计及筛查部分的验证.pdf

数据集名称：成人自闭症谱系筛查数据 摘要：自闭症谱系障碍（ASD）是一种与显着的医疗费用有关的神经发育疾病，早期诊断可以显着减少这些疾病。 不幸的是，等待ASD诊断的时间很长，而且程序的成本效益也不高。 自闭症的经济影响和全世界ASD病例数量的增加表明，迫切需要开发易于实施和有效的筛查方法。 因此，迫切需要进行时间高效且可访问的ASD筛查，以帮助卫生专业人员并告知个人是否应进行正式的临床诊断。 全球ASD病例数的快速增长需要与行为特征相关的数据集。 但是，这样的数据集很少，因此很难进行全面的分析以提高ASD筛选过程的效率，敏感性，特异性和预测准确性。 目前，与临床或筛查有关的自闭症数据集非常有限，并且大多数都是自然遗传的。 因此，我们提出了一个与成人自闭症筛查有关的新数据集，其中包含20个特征，可用于进一步分析，特别是在确定有影响力的自闭症特征和改善ASD病例分类方面。 在此数据集中，我们

大数据-算法-风筛式清选装置中气流场的数值模拟及试验研究.pdf

癌症是人类健康的重大威胁。癌症早期筛查与诊断是公认的降低癌 症死亡率的有效方法。但是，不断恶化的癌症形势与专业人员的相对紧 缺是当前癌症形势下所面临的一对尖锐矛盾。而癌症的智能筛查与诊断 为解决这一矛盾提供了有效途径。近年来，人工神经网络特别是深度神 经网络算法，在人工智能的各个领域取得了引人注目的成绩。而这种以 数据为驱动的机器学习算法需要从大量的数据中进行学习。随着医疗信 息化的不断深入，医疗行业数据量增长迅速。医疗数据的不断积累与人 工神经网络的不断发展为癌症的智能筛查与诊断提供了有力的材料和工 具。 本论文主要对癌症的智能筛查与诊断进行研究。在深入研究医疗数 据的特点并广泛分析相关研究工作的基础之上，本论文提出了一系列用 于癌症智能筛查与诊断的神经网络模型，并在多个公开数据集上进行了 性能评估与验证。具体而言，本论文的主要研究工作和成果包括: 提出了多视野卷积神经网络(Multi-view Convolutional Neural Networks，MV-CNN)用于肺部CT的肺结节智能诊断。CT图像有 两个特点。第一个特点就是病灶占整个图像很小的一部分，并且会影 响周边的组织