用于脑肿瘤检测的 CNN
一个用 Python 开发的卷积神经网络，使用 Keras 和 Tensorflow 进行二进制分类，训练用于检测 MRI 图像中的脑肿瘤。 它达到了 90% 的准确率。
2021-09-23 20:27:57
1.29MB
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matlab图像分割肿瘤代码从脑MRI
matlab检测肿瘤
从这里获取代码：
从这里观看代码：
该代码使用非常清晰的GUI读取matlab上的MRI脑部扫描（.mha文件），可以非常好地显示所有3D扫描。另一种选择是直接图像文件，然后处理MRI脑部图像以检测是否存在肿瘤如果确实存在，则通过机器学习将该肿瘤分类为良性或恶性。
图像处理包括图像分割和其他图像增强，而机器学习包括SVM模型，该项目还具有用于构建模型的训练集
该代码在GUI（用户友好）中实现，以便于将程序与3D模型配合使用，以实现大脑的最佳可见性。
与我联系：电子邮件：我所有代码的列表：
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MRI脑图像，matlab，gui，图像处理，图像分割，机器学习，SVM钙化，脑肿瘤，良性，恶性，
2021-09-14 15:24:52
1022B
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用于结构和功能大脑连接数据的复杂网络分析的工具箱。
2021-09-11 08:48:50
7KB
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自动编码器在脑MR图像中的无监督异常分割：比较研究
该存储库包含我们的论文的代码，该论文是。 如果您使用我们的任何代码，请引用：
@article{Baur2020,
title = {Autoencoders for Unsupervised Anomaly Segmentation in Brain MR Images: A Comparative Study},
author = {Baur, Christoph and Denner, Stefan and Wiestler, Benedikt and Albarqouni, Shadi and Navab, Nassir},
url = {http://arxiv.org/abs/2004.03271},
year = {2020}
}
@article{baur2021autoencoders,
tit
2021-08-30 09:47:06
122KB
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descript for human brain and brain network simulate.
2021-08-24 11:17:01
43.1MB
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