甲状腺超声图像良恶性分类数据集，该数据库包含99例病例和134张图像。每个病例都以XML文件的形式呈现，其中包含专家的注释和患者的注释
甲状腺超声图像良恶性分类数据集，该数据库包含99例病例和134张图像。每个病例都以XML文件的形式呈现，其中包含专家的注释和患者的注释
2022-12-12 11:28:40
17.2MB
甲状腺
用于评估在超声中观察到的甲状腺结节的代码库：与使用ACR TI-RADS的放射科医生进行深度学习的比较。
由开发。
它包含使用Keras框架和TensorFlow后端的多任务CNN模型的实现。
如果您在研究中使用此代码，请考虑引用以下内容：
@article{buda2019evaluation,
title={Evaluation of Thyroid Nodules Seen on Ultrasound: Comparison of Deep Learning to Radiologists Using ACR TI-RADS},
author={Buda, Mateusz and Wildman-Tobriner, Benjamin and Hoang, Jenny K and Thayer, David and Tessler, Franklin N an
2022-04-18 10:42:38
571KB
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UCI甲状腺分类-Python，Keras，scikit-learn，ANN
该项目是针对UCI-甲状腺疾病数据集上的分类问题而创建的。 它使用ANN进行预测。 预测类为：
1-甲状腺功能亢进
2次普通
3-普通
数据集
UCI资料库中的甲状腺疾病。
框架/库
凯拉斯
scikit学习
入门
这些说明将使您简要了解如何设置环境并在本地计算机上运行以进行开发和测试。
先决条件
python3.5或更高版本
凯拉斯
scikit学习
麻木
大熊猫
设置和运行测试
运行python -V检查安装
安装所有必需的库。
从终端执行以下命令以运行测试：
python main.py
注意：
2021-12-25 09:46:09
156KB
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Graves病(GD)的发病机制
Graves病是一种器官特异性自身免疫性疾病
临床表现有：
1.甲状腺毒症
2.弥漫性甲状腺肿（toxic diffuse goiter）
3. Graves眼病(Graves ophthalmopathy)
4.胫前黏液性水肿（localised myxedema）和指端粗厚(aropachy)
2021-11-05 23:16:36
7.07MB
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甲状腺结节分割
该存储库包含用于在超声图像中分割甲状腺结节的代码和模型。 使用的数据集：
安装
主要代码以名为“ tnseg”的Python包编写。 将此存储库克隆到您的计算机后，请使用以下命令安装
cd cloned/path
pip install .
然后，您应该能够在Python中使用该软件包：
import matplotlib . pyplot as plt
from tnseg import dataset , models , loss , opts , evaluate
运行模型
用于模型训练和评估的脚本位于/ scripts /下。
python -u scripts/train.py config_files/defaults.config
运行模型时，输出将保存在“ outputs /”文件夹中，并保存在以实验名称命名的文件夹中（应在配置文件中指定）。
2021-10-12 18:20:39
150KB
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