matlab图像分割肿瘤代码用于从CT图像进行肝分割的深度学习模型的基本合奏 此存储库包含用于合奏方法的样本脚本，该文章在“用于从CT图像进行肝脏分割的深度学习模型的基本合奏”中进行了解释。 有关详细说明，请参阅该文章（当前正在审核中）。 该代码是用MATLAB编写的。 ensemleDeepModels_MAIN.m是用户需要执行的主要脚本。 在脚本中有四种单独的分割方法的评估和五种不同的集成方法的实现以及它们的评估。 数据来自CT Set 2。 除了此存储库中的所有文件之外，还必须从提供的链接中下载（143 MB）。 该文件存储来自CHAOS CT Set 2的四个独立深度模型的概率图。 这些模型是： DeepMedic ：K. Kamnitsas，E。Ferrante，S。Parisot，C。Ledig，AV Nori，A。Criminisi等人，“ DeepMedic用于脑肿瘤分割”，在“计算机科学讲座”中，第1卷。 10154 LNCS。 查尔斯·施普林格，湛，2016年10月，第138–149页。 密集的V型网络：E。Gibson，F。Giganti，Y。Hu，E。Bonm

近红外荧光聚合物纳米探针用于肿瘤活体成像，熊丽琴，操凤文，研究目的研究近红外荧光聚合物纳米探针对H1299肿瘤小鼠的靶向效果。方法采用纳米共沉淀法制备近红外荧光聚合物纳米探针,用小动物活

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matlab图像分割肿瘤代码KiTS21 2021年肾脏和肾脏肿瘤分割挑战赛的官方资料库 当前数据集版本： 1.0.3 （请参阅1.0.3 ） 时间线 3月1日至7月1日：培训数据的注释，发布和完善（正在进行中） 8月9日：投稿截止日期和论文要求 8月16日至30日：已接受提交 9月1日：结果公布 9月27日或10月1日：MICCAI 2021卫星赛 消息 2021年4月7日：我们已开始使用标签和变更日志来跟踪数据集版本 2021年3月23日：后处理代码的草稿和一些初步数据已合并到master分支中。 2021年3月9日：初步挑战主页已发布于。 您可以在此处保留数据注释过程的选项卡。 2020年3月29日：第二版KiTS与MICCAI 2021一起在斯特拉斯堡举行！ 更多信息将在此处以及何时发布。 用法 下载 通过克隆这个仓库开始，但要注意，成像不存放在这里，它必须使用一个下载get_imaging在脚本starter_code目录。 当前在以下方面有实现： python3 ： python3 starter_code/get_imaging.py MATLAB ： matlab st

医学影像分割是从二维或三维医学影像中检测出目标对象的边界,获取正常 组织器官及肿瘤病变区域，其分割技术在诊断的形态和解剖分析、治疗前的活检 引导与路径规划、治疗中的跟踪与定位、预后的病情进展变化等方面有着重要的 临床意义。虽然基于机器学习的全自动分割算法目前在多模态医学影像分割上取 得了众多的研究成果，并展示出其优秀的分割性能。然而，不同模态的成像技术 受噪声、部分容积效应和图像强度信息不均匀等因素影响，严重降低了图像质量 而引起边界定位困难。加之，肿瘤及组织器官解剖多样性和在不同模态图像上的 特异性表达及空间与时间分辨率各有不同，从而增加了目标对象的复杂性,因此， 全自动、稳定、鲁棒和准确的医学影像分割依然具有较大的挑战。 为解决上述难题，本论文进行了如下研究:从边界识别和形状多变自适应能 力的角度研究提升分割算法精度的方法;研究数据驱动的乳腺超声(Breast Ultrasound, BUS)、肝脏计算断层成像(Computed Tomography,CT)、前列腺磁 共振(Magnetic Resonance Imaging， MRI)的跨模态图像精准分割算法;调研分 析和验证分

TED（现称为BayesPrism） 使用统计边际化（BayesPrism）推断贝叶斯细胞比例重建：肿瘤微环境组成和基因表达的完全贝叶斯推断。 BayesPrism由反卷积模块和嵌入学习模块组成。去卷积模块利用来自scRNA-seq的细胞类型特异性表达谱，并实施完全贝叶斯推断，以根据肿瘤样品的大量RNA-seq表达共同估算细胞类型组成和细胞类型特异性基因表达的后验分布。嵌入学习模块使用期望最大化（EM）来使用肿瘤途径的线性组合来近似肿瘤表达，同时以反卷积模块估算的非肿瘤细胞的表达和分数为条件。 v1.1：添加了新功能，允许使用从scRNA-seq数据（例如，通过更精细的聚类）获得的细胞亚型/细胞状态信息，从而产生更细粒度的细胞类型，以更好地代表异质群体。它可以用来定义例如肿瘤微环境中的髓样或淋巴细胞群。 BayesPrism将计算这些子类型/状态的后验和。 v1.2：增加了功能cle

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血清肿瘤标志物对晚期非小细胞肺癌含铂化疗效果的预测价值.pdf