由于不明显的早期症状和不完善的影像学检查方法，现有的早期和鉴别诊断口腔癌的方法受到限制。本文利用混合高斯过程（HGP）分类算法建立了口腔腺癌，癌组织和仅具有四个特征的对照组的分类模型，并介绍了降噪和​​后验概率的机制。 HGP在实验结果中显示出更好的性能。在实验过程中，口腔组织分为三组：腺癌（n = 87），癌（n = 100）和对照组（n = 134）。收集了这些组的光谱数据。拟议的HGP分类方法的前瞻性应用将诊断灵敏度提高到56.35％，特异性提高到大约70.00％，并且得到的马修斯相关系数（MCC）为0.36。事实证明，HGP在LRS检测分析中用于口腔癌的诊断具有准确的结果。应用前景也令人满意。

matlab代码黄色MR脑组织分割 MR脑组织分割是生物医学图像处理中的重要问题。 目标是将图像分为三个组织，即白质（WM），灰质（GM）和脑脊髓液（CSF）。 我们使用具有多模态和邻接约束的LSTM方法进行脑图像分割。 我们从大脑图像生成特征序列，并将其输入经过训练的LSTM / BiLSTM模型中以获得语义标签。 该方法实现了有希望的分割结果以及对噪声的鲁棒性。 纸 谢凯，应雯。 LSTM-MA：一种具有多模态和邻接约束的LSTM方法，用于脑图像分割。 （提交给ICIP 2019） 代码 用于实现我们的方法的Matlab代码：LSTM-MA和BiLSTM-MA。 数据集 ：包含正常脑的MRI模拟量，具有三种模式：T1，T2和PD。 ：包含T1，T1反向恢复和FLAIR序列。 管道 我们建议的细分渠道的说明。 给定多模态切片的输入，遵循两个阶段以获得最终的分割结果。 首先是序列构建阶段，以两种方式生成特征序列，即逐像素约束和超逐像素约束。 其次是分类阶段，将特征序列分别输入LSTM或BiLSTM层，然后再输入完全连接的层和s​​oftmax层。 正常的大脑 在BrainWeb上的三个

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数据是TCIA研究的预处理子集，称为软组织肉瘤。数据已从分辨率和数据类型不同的DICOM文件夹转换为各向同性体素大小的3D HDF5阵列。这将使开始和测试各种方法（NN，RF，CRF等）以改善细分更加容易。 study_list.csv lab_petct_vox_5.00mm.h5 patient_images_lowres.h5

The feasibility of measuring crater geometries by use of optical coherence tomography (OCT) is examined. Bovine shank bone on a motorized translation stage with a motion velocity of 3 mm/s is ablated with a pulsed CO2 laser in vitro. The laser pulse repetition rate is 60 Hz and the spot size on the tissue surface is 0.5 mm. Crater geometries are evaluated immediately by both OCT and histology methods after laser irradiation. The results reveal that OCT is capable of measuring crater geometries r