matlabauc代码-nafld-1d-cnn:使用射频超声信号进行NAFLD诊断和肝脂肪分数定量的1D-CNN模型

上传者: 38725426 | 上传时间: 2021-08-30 17:03:44 | 文件大小: 17KB | 文件类型: ZIP
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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