matlab视网膜图像分割代码 Matlab-Code Diagnosis of Diabetic Retinopathy In retinal Fundus Images Using Segmentation (Hybrid Algorithm)

糖尿病_毫升 通过机器学习预测糖尿病的存在

本项目是一个基于Bmob后台的糖尿病用药跟踪软件。分为电子病历、提醒助手、锻炼管理、病友圈等部分。只是实现了简单的数据读写部分，javaapk之前也介绍过一个类似的项目http://www./source/49373.html。要比这个功能全一些。可以对比着来，测试账号1密码1。如果失效了可以自己尝试注册一个。

标题 作者 日期 输出 自述文件 2021年3月16日 html_document 目的 该代码探索了2009-2010年美国国家健康与营养检查调查（NHANES）中糖化血红蛋白水平与社会经济因素之间的各种关联，给出了包含多个人口统计数据和临床变量的截短的.csv文件。 设置 要使用此代码，请使用随附的NHANES_diabetes_2009-10.csv文件。 栏名 描述 ID 应答者序号 Gender 男/女 Age 年岁 Ethnicity 种族/民族 Family_income 以美元为单位的家庭收入 Meds 受访者正在服用胰岛素或糖尿病药物？ DM_or_PreDM 受访者是否患有DM或PreDM诊断？ Weight 公斤重量 Height 站立高度，以厘米为单位 BMI 体重指数 Upper_Leg_Length 大腿长度，以厘米为单位 Uppe

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糖尿病性视网膜病变 这是一个创建webb应用程序的项目，该应用程序可以对是否患有糖尿病性视网膜病的视网膜图像进行分类。 这是24小时。 要求 对于网络应用 Python。 Keras带有tensorflow后端。 Django的 用于培训和定制 符合以上要求， 脾气暴躁的 大熊猫 Scikit学习 Matplotlib Jupyter笔记本 安装 用于运行Web应用程序。 克隆此存储库 前往糖尿病性视网膜病变/网站/ 运行'python3 manage.py runserver' 在浏览器中转到localhost / eye。 用于训练模型和定制。 克隆存储库 下载数据集（或 。 根据Keras 将数据集分为症状和非症状。 运行Jupyter笔记本。 模型将另存为model.hd5。 另外，您可以通过加载model.hd5使用我们的预训练模型。 结果 培训收敛到大约

糖尿病_视网膜病变_检测 使用Pytorch检测糖尿病性视网膜病变 关于数据集 数据集包含左眼和右眼的图像。 可以在这里找到更多信息： : 数据预处理 由于图像有噪点，因此我通过裁剪图像将其删除，同时也存在类不平衡问题，因此我通过数据扩充将其删除。 关于实施 在这里，我在Kaggle数据集上实现了糖尿病性视网膜病变检测，该存储库中有两种实现方式： 1.二进制分类： 在bin_retinet.py中，该模型可以预测一个人是否患有糖尿病性视网膜病。 2.多类分类： 模型在multi_retinet.py中预测一个人是否患有：0-无DR 1-轻度2-中等3-严重4-增殖性DR

TianChi Diabetes Game 大赛网址： Introduction 天池精准医疗大赛，其分为三个阶段初赛、复赛和决赛。初赛的题目是针对2型糖尿病的回归问题，根据受检者的体检数据和临床信息对血糖值进行预测。复赛的题目是针对妊娠糖尿病的二分类问题，通过体检信息和基因信息预测出是否患有妊娠糖尿病。决赛是在现场进行答辩。 本人是积极向上团队中的队员，积极向上团队再精准医疗大赛中取得了初赛top-11和复赛top-6的成绩。当前代码仓库仅仅包含了本人参赛中的思路和代码，当公布初赛结果时，我发现初赛预测结果比我们提交的效果更好，后来也没有仔细分析，仅仅把当时的代码稍微整理一下。团队复赛最终提交版的天池社区技术圈：。 Path TianChi-Diabetes | |-- preliminary：初赛代码 | |-- repecharge：复赛代码 Preliminary 预处理：矩阵补全

深度学习-处理多维度特征的输入 -Multiple Dimension Input-自用笔记6的糖尿病数据集

糖尿病之血糖数据集-数据集