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Matlab的耳语nafld-1d-cnn 使用射频（RF）超声信号进行NAFLD诊断和肝脂肪分数定量的1D-CNN模型 该代码用于开发，训练和测试两个1D-CNN模型：a）区分NAFLD和对照（无肝病）的分类器； b）预测肝脏脂肪比例的脂肪比例估算器。 两种模型均使用射频超声信号作为输入，并使用MRI质子密度脂肪分数（PDFF）作为参考（标签）。 在分类器的情况下，NAFLD被定义为MRI-PDFF> = 5％。 livernet_1d_cnn.py包含分类器和脂肪分数估算器的最终模型架构。 对于模型训练和超参数调整，请使用hyper_parameter_tuning_classifier.py和hyper_parameter_tuning_ff_estimator.py 对于最终模型训练，请使用train_classifier.py和train_ff_estimator.py。 对于模型测试，请使用test_classifier.py和test_ff_estimator.py。 工具datagenerator.py为深度学习模型中使用的输入数据做准备。 原始的降采样的RF数据应存储

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这篇文章的编写是基于我们公司的二十余种参考设计电路，充分吸收了参考设计的精华，并提取其一般性，同时，本文也重在分析实际的电路结构和选择器件时应该注意的问题，并没有进行深入的理论研究，所以，本文具有一定的实用性。