脑肿瘤

通过MRI图像识别脑肿瘤，首先去除无关部分，使用各向异性扩散过滤器去除噪声，再通过快速边界盒算法识别肿瘤边界，使用支持向量机对边界分类，提取出肿瘤。

MATLAB脑肿瘤图像处理代码介绍了使用图像处理技术从MRI图像中检测和提取脑肿瘤的方法。医学领域中，特别是在MRI图像处理方面，对于改善诊断准确性至关重要。本项目结合了图像分割和形态学运算，利用MATLAB软件快速准确地分析大脑MRI扫描图像，定位和识别脑部肿瘤。该技术不仅节省了处理时间，还提高了肿瘤检测的精度和效率。

评估脑肿瘤的三维磁共振成像在医学上具有多方面的应用。医院通常使用2D MRI检查肿瘤的形态和不规则性，经由专业医生检视并进行计算机诊断工具（CDT）确认。本研究开发一种高准确性的CDT，以支持MRI的轴向视图（AV）、冠状视图（CV）和矢状视图（SV）上的肿瘤检测。

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介绍了用于模拟肿瘤球体生长的pABC-SMC算法在多尺度和多细胞生物过程统计推断中的应用。该算法基于格的肿瘤球体生长模型，并利用近似贝叶斯计算顺序蒙特卡洛（ABC-SMC）进行统计推断，适用于模拟和推断肿瘤生长曲线及组织学特征。实验数据集包括SK-MES-1细胞的实验数据，使用MATLAB Statistics Toolbox进行并行化处理。详细算法实现要求C++和MATLAB结合使用。

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该数据集包含用于预测乳腺癌肿瘤良恶性的数据，并已划分为训练集和测试集，可用于训练和评估机器学习模型。

动态增强磁共振成像 (DCE-MR) 在成人肿瘤诊断中应用广泛，但其在儿科肿瘤，特别是颅外肿瘤中的应用尚待探索。本研究评估了 DCE-MR 在儿童和年轻成人颅外肿瘤诊断和治疗反应监测中的潜在作用。研究纳入 36 例疑似颅外实体瘤的儿童，包括新诊断和随访病例。通过 DCE-MR 静脉注射造影剂，绘制增强时间曲线并分为三种类型。结果显示，所有良性病例 (n=8) 均表现为 1 型曲线，准确性和阴性预测值均为 100%。恶性肿瘤中，14 例为 3 型曲线，6 例为 2 型曲线，16 例为 1 型曲线。治疗后，所有恶性病例均表现为 2 型或 1 型曲线。此外，术前彩色图上无效区域的百分位数与切除标本组织切片上的坏死区域具有相关性。本研究表明，DCE-MR 在区分良恶性颅外肿瘤以及监测治疗反应方面具有潜在价值，可为临床决策提供参考。

LVQ神经网络是一种监督学习的分类算法，特别适用于乳腺肿瘤的诊断分类。该算法通过训练找到最优的原型向量，代表输入空间中的不同类别，帮助医生准确判断肿瘤性质。在MATLAB环境中实现LVQ网络，我们需准备乳腺肿瘤数据集，包括病人的年龄、肿块大小等特征，进行数据预处理后，定义网络结构并训练。LVQ算法选择最接近输入样本的原型向量并更新，最终输出分类结果。虽然LVQ网络简单且解释性强，但对初始原型位置敏感，针对高维数据集效果可能不佳，建议结合其他方法如SVM或深度学习模型提高诊断准确性。

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