matlab中拨号代码低成本硬件上具有闭环控制的通风机示例 概述 本示例使用Simscape:trade_mark:对正压医用呼吸机系统进行建模。 它为使用通风机的设计师提供了一个起点。 它显示了如何连接实时控制器和系统模型,如何在Simulink:registered:和Stateflow:trade_mark:中定义实时控制器,以及完整的系统模型如何支持设计过程。 该模型包括患者的肺和气管,带有阀门和导管的呼吸机设备以及以压力为目标的呼吸机控制器。 这个例子展示了如何在一个现成的Arduino设备上构建一个简单的控制器(需要Arduino的Simulink支持包)。 它还旨在说明可用于构建此类嵌入式控制器的编程模式。 入门 打开项目文件Ventilator.prj。 打开medicalVentilatorSystemModel.slx,模拟并检查记录的数据和范围。 打开controlArduino.slx并按构建图标以测试硬件构建过程 要在四个刻度盘设置下运行模型并查看性能,请运行plotResults.m。 您至少需要MATLAB,Simulink,Simscape和Stateflow才能运行此示例。 免责声明 这旨在作为人们在通风机项目上工作
2023-03-14 18:31:29 739KB 系统开源
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Gcam(Grad-Cam) 此仓库的新版本位于 Gcam是一个易于使用的Pytorch库,它可以使模型预测更易于理解。 它允许使用多种方法(例如,反向引导传播,Grad-Cam,Guide Grad-Cam和Grad-Cam ++)生成注意力图。 您需要添加到项目中的只是一行代码: model = gcam . inject ( model , output_dir = "attention_maps" , save_maps = True ) 产品特点 适用于分类和细分数据/模型 处理2D和3D数据 支持引导反向传播,Grad-Cam,引导Grad-Cam和Grad-Cam ++ 给定地面真理面具的注意力图评估 自动图层选择选项 安装 从安装Pytorch 通过pip安装Gcam,方法如下: pip install gcam 文献资料 Gcam已提供完整文档,您可以在以下位置查看文档: 例子 #1分类(2D) #2细分(2D) #3细分(3D) 图片 引导反向传播 Grad-Cam 导引式Grad-Cam Grad-Cam ++ 用法 # Import g
2023-02-17 20:57:33 64.49MB visualization grad-cam pytorch medical-imaging
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Udacity数据分析纳米学位项目 分析医疗未就诊约会数据集 介绍: 该数据集从巴西的10万例医疗约会中收集信息,重点关注患者是否出现参加其约会的问题。 每行都包含有关患者的许多特征。 数据字典: 性别:男性或女性。 年龄:患者多大。 奖学金:表明患者是否已加入巴西福利计划BolsaFamília。 高血压:对错 糖尿病:对错 酒精中毒:对错 上限:对或错 SMS_received:向患者发送了1条或更多消息。 没出现:正确或错误。
2022-12-02 10:11:04 2.71MB HTML
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Pulse Express板可轻松获取三个重要参数-SpO2,心率和血压趋势(BPT)。
2022-11-07 16:23:19 293KB bluetooth low energy medical
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react-cornerstone-viewport React的基础医学图像视口组件 文档和示例: : 安装 # # NPM npm install --save react-cornerstone-viewport # # Yarn yarn add react-cornerstone-viewport 用法 import React , { Component } from 'react' import CornerstoneViewport from 'react-cornerstone-viewport' class Example extends Component { render ( ) { return ( < CornerstoneViewport> ) } } 执照 麻省理工学院:copyright:
2022-10-08 15:25:41 182KB react javascript dicom medical-imaging
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什么是MedicalVision? 基于pytorch的深度学习工具包,用于医学图像分析。 MedicalVision的目标是在火炬上提供轻巧的包装,可以进一步减少开发用于医学图像分析任务(例如分类,配准和分割等)的新算法的时间。 动机与目标 随着深度学习在计算机视觉中的流行,已经提出了许多基于深度学习的作品/体系结构来处理传统医学图像分析任务(分类,注册和分割)。 不幸的是,据我所知,还没有一个基于pytorch的简单有效的工具包能够实现快速原型制作。 在日常工作中,我会为各种医学图像数据集编写DataLoader并重现一些论文中介绍的算法。 为了使生活更轻松,创建了MedicalVision工具包,旨在提供: 著名医学图像数据集的数据加载器 最新模型中使用的常见损失和指标 动物园模型,包括经过培训的最新模型 ... MedicalVision工具箱仍在开发中。 以下流行的深度学习
2022-10-05 11:10:57 36KB deep-learning pytorch medical-imaging Python
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2021-域自适应-医学图像分析 综述译文
2022-09-22 09:08:26 38KB 域适应 医学图像 综述
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matlab代码影响K空间浏览器 在逆傅立叶变换后获得有关k空间以及各种修改对所得图像的影响的动手实践的教育工具。 K-space Explorer是用Python 3编写的,并使用开放源代码库,因此可以免费使用它,并且可以检查源代码以在内部进行窥探。 该软件具有许多有用的功能,例如: 使用Qt的现代响应式用户界面 自动傅立叶变换可立即可视化更改 加载自己的图像并分析源自k空间的伪像 软件内各种功能的简短说明 :hot_beverage: 这个应用是我在业余时间创建的。 如果您觉得有用,请考虑 :hot_beverage: 安装 您将需要具有以下软件和软件包 Python 3 (最好是最新版本)。 从下载。 Python 3所需的软件包: PyQt5-提供图形用户界面 枕头-打开常规图像,例如jpg或png NumPy-处理FFT转换和数组运算 pydicom -DICOM格式医学图像读取器 通过将下面的命令复制到命令提示符(Windows: Win+R并键入cmd并按Enter),通过pip安装 pip3 install numpy pydicom Pillow PyQt5 并将其提取 启动程序 导航到包含已解压缩软件的文件夹,然后通
2022-07-31 14:42:59 28.23MB 系统开源
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中文医疗化验单数据集(Chinese Medical Laboratory Dataset).zip
2022-06-28 19:04:10 1.32GB 数据集
先运行change.py增加特征维度,再运行baseline.py 其中d_train_20180102.csv 有5642行 d_train_20180102_add.csv 有6642行,加了A榜的1000行 如果要看A榜的线上成绩,则把baseline.py里边的train test 和ol改一下路径即可
2022-06-22 15:40:45 11.44MB Python
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