em算法matlab代码用于帕金森氏病分析的神经退行性疾病进展模型 袁洲 介绍 帕金森氏病（PD）的进展可使用从活着的PD受试者收集的DaTscans进行研究，该数据可反映大脑纹状体中多巴胺转运蛋白的密度，从而测量PD受试者中剩余的多巴胺能神经元的可用性。 PPMI数据集提供449位在基线，第1年，第2年，第4年和第5年收集了DaTscans的受试者。对数据集进行预处理后，剩下的365位受试者的纹状体结合率（SBR）为4个区域计算：左尾状（LC），左壳核（LP），右壳核（RP），右尾状（RC）。 通过将线性动力学系统（MLDS）的混合物应用于此纵向数据集，我们发现了3种对应于不同进展速度的亚型。 该存储库包含此MLDS算法的Matlab实现。 如果您发现某些代码有帮助，请引用相应的论文。 周洋，Tagare，HD，“使用DaTscan影像对早期帕金森氏病进行贝叶斯纵向建模”，国际医学影像信息处理会议，香港，2019年（） Zhou，Y.，Tinaz，S.，Tagare，HD，“使用DaTscan图像对早期帕金森氏病进展进行稳健的贝叶斯分析”。 IEEE Transactions on

SATA硬盘仿真模型。The xilinx GTP is configured as SATA PHY,and 256MB DDR2 memory(Xilinx XAPP859) is HDD storge space. It has been tested ok with SATA Host.Please follows the steps. 1>The following path is necessary. setenv LMC_HOME /export/home/mulary/model setenv LMC_CONFIG $LMC_HOME/data/linux.lmc set path =($path $LMC_HOME/bin) setenv LD_LIBRARY_PATH $LMC_HOME/lib/linux.lib:$LD_LIBRARY_PATH

Grad-CAM.pytorch ​ pytorch 实现 和 3.1 3.3 5.1 5.2 5.3 5.4 6.1 6.2 6.3 6.4 7.1 7.2 7.3 7.4 Grad-CAM整体架构 Grad-CAM++与Grad-CAM的异同 依赖 python 3.6.x pytoch 1.0.1+ torchvision 0.2.2 opencv-python matplotlib scikit-image numpy 使用方法 python main.py --image-path examples/pic1.jpg \ --network densenet121 \ --weight-path /opt/pretrained_model/densenet121-a639ec97.p

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