MATLAB血氧处理代码挑战链接：
介绍
败血症是一种危及生命的疾病，发生在人体对感染的React导致组织损伤，器官衰竭或死亡时（Singer等，2016）。
在美国，每年有近170万人患败血症，有270,000人死于败血症。
在美国医院中死亡的人中，有超过三分之一的人患有败血症（CDC）。
在国际上，每年估计有3000万人患有败血症，并且有600万人死于败血症。
估计有420万新生儿和儿童受到影响（WHO）。
脓毒症每年给美国医院造成的费用超过240亿美元（占美国医疗保健费用的13％），其中大部分费用用于未在入院时诊断出的脓毒症患者（Paoli等人，2018）。
在全球范围内，败血症的成本甚至更高，而发展中国家面临的风险最大。
总而言之，败血症是主要的公共卫生问题，导致大量的发病率，死亡率和医疗保健费用。
败血症的早期发现和抗生素治疗对于改善败血症结果至关重要，因为延迟治疗的每一小时都会使死亡率增加约4-8％（Kumar等，2006；
Seymour等，2017）。
为了帮助解决这个问题，临床医生为脓毒症提出了新的定义（Singer等人，2016），但仍然需要尽早发现和治疗脓毒症的基
2023-03-29 20:30:10
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BOLB算法对图象进行处理的程序，进行图像连通区域特征分析，包括区域个数，位置，尺寸，形状等70－80个参数
2023-03-29 20:03:52
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针对融合后的医学图像时常存在细节纹理不够清晰的问题，本文提出一种新的基于非下采样剪切波变换（Non-Subsampled Shearlet Transform，NSST）的医学图像融合算法，对多模态医学影像进行融合，增强细节结构提取的能力，提高图像融合质量，为医疗诊断提供依据.首先，将已配准的源图像进行NSST分解，得到低频子带和一系列高频子带；其次，对于低频子带系数，提出利用局域平均能量与局域标准差的合成值进行子带之间选择的融合策略，有利于完整保存基础信息，对于高频子带系数，利用改进的拉普拉斯能量和（New Sum of Modified Laplacian，NSML）的方法进行融合；接着，将融合过后的低、高频子带进行NSST的逆过程变换，从而得到融合之后的图像；最后，在灰度和彩色医学多模态图像上进行大量的实验，并选择信息熵（IE），空间频率（SF），标准差（SD）和平均梯度（AG）对融合后的图像进行质量评价.仿真结果表明，本文算法在主观视觉效果以及客观评价指标上均取得较大改善.与其他算法相比，信息熵，标准差，空间频率和平均梯度的平均值分别提高了2.99%，4.06%，1.78%和1.37%，融合后的图像包含更丰富的细节纹理信息，视觉效果更好.
2023-03-29 16:43:17
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2023-03-29 15:44:43
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2023-03-29 15:41:47
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针对复杂曲面实际加工中五轴线性插补存在的不足, 研究一种基于双NURBS曲线的五轴联动插补算法, 能有
效提高零件加工效率与表面精度; 同时, 对插补前进行三次样条曲线加减速处理, 减小加加速度阶跃性变化对机床造成的
往复振动; 通过UG二次开发生成双NURBS样条代码实例, 表明其具有显著的优越性
2023-03-29 12:57:54
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本文介绍了一个支持错误定位的批处理数据拥有性证明方案。该方案基于区块链技术和零知识证明，能够有效地保护数据隐私和安全，并且能够快速地定位数据错误。作者通过实验验证了该方案的可行性和有效性。该方案可应用于云计算、物联网等领域，具有广泛的应用前景。
2023-03-29 00:19:44
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图像直方图均衡化算法matlab代码
DiscriminativeLowpassFiltering_with_CLAHE.m
is
the
MATLAB
implementation
of
my
Masters
thesis
titled
"Contrast
enhancement
with
the
noise
removal
by
a
discriminative
filtering
process",
Concordia
University,
Montreal,
Canada,
2012.
In
this
thesis,
a
novel
approach
of
low-pass
filtering
is
developed
based
on
multiple
stages
of
median
filtering
and
threshold
based
image
clustering.
The
input
of
the
filtering
algorithm
is
a
low
contrast
image
which
is
first
enhanced
by
a
variant
2023-03-29 00:09:11
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