该集合包括来自20名患有新近诊断的原发性胶质母细胞瘤的受试者的数据集，这些受试者接受了手术和标准伴随化学放射疗法（CRT）进行了辅助化疗。每位患者包括两次MRI检查：CRT完成后90天内和病情进展时（由临床确定，并基于临床表现和/或影像学发现的结合，并根据治疗或干预的变化进行标点）。

PMP第五版大纲脑图

这是一个Python模块，具有许多用于时间序列分析的函数，主要用于对脑电信号的分析。 例如具有傅里叶变换，带通滤波，小波变换等函数。 同时具有脑电特征提取中最常用的将脑电信号按不同的频率分解为多个频段信号的函数。进行频域特征的分析，提取微分熵频域特征等。

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脑电信号基础matlab代码波列分析 使用 2D 和 3D AUC 图，我们提高了帕金森病的检测精度 有用于分析脑电图 (EEG)、肌电图 (EMG) 和震颤图数据的 Matlab 文件。 波列电活动分析方法的思想是我们将生物医学信号视为波列的组合。 波列是信号在时间、频率和空间上局部化的功率谱密度的增加。 我们将波列检测为小波频谱图中的局部最大值。 我们不认为波列是一种特殊的信号。 我们研究了以下波列参数：波列中心频率、波列最大功率谱密度、周期中的波列持续时间和波列带宽。 我们开发了特殊的图表，称为 AUC 图，以确定哪些波列是神经退行性疾病的特征。 您可以在此处阅读我们的方法： OS Sushkova、AA Morozov、AV Gabova、AV Karabanov。 使用基于波列的电活动分析方法研究帕金森病患者肢体震颤的表面肌电图和加速信号 // 人工智能进展：第 16 届伊比利亚美洲人工智能会议，IBERAMIA 2018，秘鲁特鲁希略，11 月 13 日-16, 2018, Proceedings / GR Simari, F. Eduardo, F. Gutiérrez

张量流的多步骤级联网络用于脑肿瘤分割 这是我们在Python3，tensorflow和Keras上的BraTS2019论文实现。 整个肿瘤....................................肿瘤核心......................增强肿瘤 拟议方法的示意图 要求 Python3.5，Tensorflow 1.12和其他常见软件包，可以在看到 入门 是配置文件。 是程序的主要功能。 建立模型，并负责培训和测试阶段。 提供了许多在程序中使用的有用功能。 提供了多层和模型构造的一些组合。 提供了一些API来计算指标，例如DIce，Sensitivity等。 训练 该网络接受了2019年脑肿瘤分割挑战赛（Brats2019）训练数据集的培训，该数据集可从Brats2019网页上下载。 （1）编辑parameters.ini ，使其与您的本地环境一致，

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可以用于画脑图及流程图，有一些模板，也可自定义

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