基于图论的乳腺肿瘤超声图像的分割和识别方法.pdf

基于深度学习的MRI脑肿瘤图像分割技术研究综述.pdf

33种TCGA肿瘤的拷贝数GISTIC2.0分析结果 单价29.9元，付款后私信给博主，博主分享网盘链接。

脑肿瘤放射基因组分类的DICOM图像转换数据集，本数据集为TFRecords文件，由RSNA-MICCAI脑肿瘤放射基因组分类数据集的DICOM文件转换而来。train文件夹有465个样本，valid文件夹有117个样本。每一个都有形状(128,128,32,4)。4种模式有64个切片。

皮肤肿瘤数据集，该数据集由2357张恶性和良性肿瘤疾病的图像组成，这些图像来自国际皮肤成像合作组织(ISIC)。所有的图像都按照ISIC的分类进行排序，除黑色素瘤和痣的图像略占优势外，所有子集的图像都被分成相同数量的图像

基于MRI图像的脑肿瘤分类数据集，共7678张图片 基于MRI图像的脑肿瘤分类数据集，共7678张图片 基于MRI图像的脑肿瘤分类数据集，共7678张图片

图像分割可以通过不同的方式实现阈值、区域生长、流域和等高线。 以前的缺点方法可以通过提出的方法来克服。 提取有关信息肿瘤，首先在预处理级别，头骨外的额外部分并且没有任何有用的信息被删除然后各向异性扩散过滤器应用于 MRI 图像以去除噪声。 通过应用快速边界box (FBB) 算法，肿瘤区域以边界显示在 MRI 图像上框，中心部分被选为训练一类 SVM 的样本点分类器。 然后支持向量机对边界进行分类并提取瘤。

MATLAB源程序21 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断.zip

医学测试数据集，包含258万条数据

matlab滑动条码免疫地形图 这是什么？ 该存储库包含脚本，用于分析组织学图像中肿瘤浸润免疫细胞的形貌。 图像分析将使用QuPath v 0.1.2（qupath.github.io）完成，而所有下游分析将使用Matlab R2017b（Mathworks，Natick，MA，USA）完成。 该方法在eLife 2018中发表的论文“癌症相关免疫细胞拓扑图”中进行了描述。如果您重复使用任何代码，请引用该论文。 我该如何使用呢？ 该软件可能尚未准备好进行常规部署。 它是可用于研究项目的图像分析管道的一部分。 简而言之，完整的流程如下 获取肿瘤的组织切片并进行免疫染色 扫描幻灯片并将整个幻灯片图像加载到QuPath中 手动绘制肿瘤核心区域（标记为“ TU_CORE”）和外部侵入边缘（“ MARG_500_OUT”） 运行“ ./qupath_scripts”中提供的QuPath脚本 运行Matlab脚本以解析QuPath输出并执行进一步的分析。 依次运行脚本“ step_01”，“ step_02”等。 我如何获得帮助？ 如有任何疑问，请随时与作者联系。 有关QuPath的问题，请参见。