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窄带水平集matlab代码介绍 此 MATLAB 代码随附以下出版物： Zuure, MB 和 Cohen, M. X (2021)。 用于半盲发现实验对比的窄带多元源分离。 神经科学方法杂志，350，109063。DOI： 此代码仅适用于分析在 . 关于提供的数据的说明 可用数据由两个文件夹组成。 Data文件夹，包含： 每个受试者的 MEG 数据 生成的前向模型，用于模拟 Results文件夹，包含： csGED 结果（每个频率的特征向量和特征值） 仿真结果 Results文件夹中提供的材料是中间处理步骤的结果，用于节省时间（因为某些分析步骤需要大量计算）。 代码检查这些中间结果是否存在并加载它们。 如果它们不存在，它们将从Data的材料生成。 依赖关系 MATLAB; 使用了 R2017b，但早期版本可能有效。 EEGlab 工具箱，可用。 我们使用了 v14.1.2。 要分析的数据集，可用。 如何使用 将此存储库（或下载文件）克隆到您喜欢的位置。 下载并将其放在同一位置，以便在与Scripts文件夹相同的级别上有一个包含文件文件Sxx_data.mat等的Data文件夹和一个包

这是基于区域特征的水平集方法，这种方法的初始化轮廓位置是任意的，且能够得到很好的分割结果。

水平集matlab代码 DogClassification 原理说明 首先，将数据按照mat文件所记录的方式分为训练集和测试集两部分。由于12000张的训练集有点少，所以对每张训练图片采集它的左上角80%区域、右上角80%、左下角80%、右下角80%、中间80%，然后对其进行水平翻转，这样一张图片就变成了10张。 接着，训练方式采用迁移学习，使用已经训好的VGG16模型，去掉最后几层的全连接层后，接上自己的模型进行训练。每张图片丢进VGG16的卷积层得到一个7*7*512维的特征向量，flatten之后，由于数据量少，将后续的两个全连接层的维度从4096降到1024，dropout取0.5（防止过拟合），最后加上softmax，类别设置为120。 训练结果 Epoch 500/500 120000/120000 [==============================] - 183s - loss: 1.7354 - acc: 0.8910 precision recall f1-score support avg / total 0.61 0.64 0.62 8580 更新日

为将肺实质区域从含有背景、噪声的胸腔区域里分割出来，首先，应用传统的区域生长法初步定位肺部边界轮廓；其次，去除肺部边界噪声，采用自适应曲率阈值法修复肺部边界；最后，应用水平集法中的DRLSE模型精确地分割出肺部区域。融合两种方法分割肺部区域，有效防止了图像边缘的漏检，可处理多种类型病变的肺部图像。在随机抽取的150例图像中，分割的准确率达到96.9%，分割一幅图像花费的时间约为0.72 s，具有很强的鲁棒性和较高的分割精度。本算法能精确完整地分割出肺部区域并保留了肺区内的细节信息。

医学图像分割技术，介绍各种常用的医学图像分割技术以及新出现的分割算法

C. Li, C. Xu, C. Gui, and M. D. Fox, "Distance Regularized Level Set Evolution and its Application to Image Segmentation", IEEE Trans. Image Processing, vol. 19 (12), pp. 3243-3254, 2010 (pdf, BibTex, 160+ citations, website) (This paper generalizes and improves our preliminary work in CVPR'05, which has received 1100+ citations since 2006)

水平集matlab代码 水平集图像分割 1. 水平集变分推导 能量函数： $$ \varepsilon_{g,\lambda,\nu} = \lambda\mathcal{L}(\phi)+\nu\mathcal{A}g(\phi) $$ 其中： $$ \mathcal{L}g=\int{\Omega}g\delta(\phi)|\nabla\phi|dxdy,\qquad \mathcal{A}g=\int{\Omega}gH(-\phi)dxdy,\qquad g=\frac{1}{1+|\nabla G{\sigma}I|} $$ 水平集的优化目标是求得使其能量函数$\varepsilon_{g, \lambda, \nu}$能量最小的曲面$\phi$，即 $$ \phi^=\arg \min(\varepsilon_{g,\lambda,\nu})=\arg \min (\lambda\mathcal{L}(\phi)+\nu\mathcal{A}_g(\phi)) $$ 使用变分法对其进行求解： 首先来看第一项： $$ \mathcal{L}g=\int{\Omega}g\d

一种主动轮廓的算法，速度不错。对初学主动轮廓提取边缘有借鉴意义

Python中的Chan-Vese水平集 creaseg（ ）的Chan-Vese水平集代码的大量改编。 原始源代码中的相关文件位于creaseg/文件夹中。 执行此调整时，Burak Bayramli的代码（ ）非常有用。 Chan-Vese水平集模型旨在最大程度地减少能耗： 其中I是图像，C是分割区域的边界，c_1和c_2是分别在C内外的I的平均值，而kappa是C的曲率。 例子 python chanvese.py 参考 T. Chan和L. Vese。 “无轮廓的有效轮廓”。 IEEE图像处理事务。 第10卷，第266-277页，2001年2月。