双侧乳房融合

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双侧乳房融合 MATLAB 代码
用户手册 融合方法:镜像、3D 插值、拉伸、水平设置 可应用于任何基于患者的全身模型和乳房模型 乳房位置预先确定,可旋转和缩放乳房模型
MATLAB开发TSTAT3计算单侧或双侧t概率和统计量
MATLAB开发:TSTAT3计算具有自由度“v”的单侧或双侧t概率和t统计量“tp”。此函数允许计算自由度“v”和给定概率“tp”的逆t分布(单侧t统计量),使用MATLAB内置的'betainc'函数计算t分布概率,并使用'fzero'函数计算逆函数。适用于MATLAB版本R2015b及以上。
Ibootci双侧自举置信区间的MATLAB开发
函数文件:ibootci自举置信区间 ci = ibootci(nboot, bootfun, ...) 计算 bootfun 计算的统计量的95%迭代(双)引导程序置信区间。 nboot 是一个标量,或最多两个正整数的向量,表示第一次和第二次引导的重复样本数。 bootfun 是用@指定的函数句柄,或表示函数名称的字符串。第三个及后面的输入参数是数据(列向量),用于创建 bootfun 的输入。 ibootci 通过从列向量数据参数(必须具有相同大小)的行中采样来创建每个第一级引导程序。两侧区间的标称中心覆盖被校准,以通过引导迭代和插值实现二阶精确覆盖。然后使用 bootstat 的经验累积分布函数的线性插值来构建两侧置信区间。整个过程中使用的重采样方法是平衡重采样。 nboot 中第一和第二个引导程序复制样本集的数量的默认值分别为5000和200。 ci = ibootci(
使用Matlab开发的乳房-全身体素模型融合功能优化
支持信息函数名称:调整幻影大小描述:使用最近邻插值将输入的乳房幻影调整为所需的尺寸。输入变量: • inputPhantom:三维(x,y,z)int8数组(例如,乳房幻像) • 维度:一个三元素(x,y,z)向量,指示所需的点数输出变量: • scaledPhantom:一个三维(x,y,z) int8数组(例如,调整大小后的乳房模型)函数名称:幻影放置描述:返回在全身体素模型上放置幻影的位置。输入变量: • inputPhantom:一个三维(x,y,z) int8数组(例如,乳房幻影) • 位置:单个字符“l”或“r”,表示身体的左侧或右侧 • 维度:一个三元素(x,y,z)向量,指示所需的点数 • xVoxelL、xVoxelR、yVoxel、zVoxel:体素数,指示幻影的中心位置输出变量: • placementOffset:一个三元素(x,y,z)向量。
matlab编程-数字乳房摄影术图像优化
matlab编程-数字乳房摄影术图像优化。%代码工作组
MATLAB开发单侧非稳定涡的实现方法
MATLAB开发:单侧非稳定涡的实现方法。该代码描述了用于模拟机翼二维非定常气动的单侧涡,不包含用于显示减速带滚动的具体代码。
基于图像识别的飞机侧倾角估算方法
基于图像识别的飞机侧倾角估算方法 该方法利用图像分类技术估算飞机相对于地平线的侧倾角。其核心原理是将图像分为天空和地面两部分,并通过分析二者分界线(即地平线)来确定飞机的姿态。 算法流程: 图像分类: 训练SVM分类器:使用包含天空和地面图像的数据集,提取颜色和纹理特征进行训练。 对输入图像进行分类:将图像像素分为代表天空的白色像素和代表地面的黑色像素。 地平线检测: 在分类后的二值图像中,提取分隔黑白像素的地平线。 侧倾角计算: 通过拟合地平线的多项式曲线,计算飞机相对于地平线的侧倾角。拟合优度可用于评估计算结果的准确性。 示例代码: 提供的MATLAB代码示例演示了如何训练SVM分类器并使用该方法估算飞机侧倾角。 注意事项: 该方法的准确性受图像质量和分类器性能的影响。 复杂背景或光照条件可能导致分类错误,进而影响侧倾角估算结果。
数据融合MATLAB代码 - MRFN多尺度表示融合网络
此MATLAB代码实现了多尺度表示融合网络(MRFN),用于IEEE信号处理快报上发表的智能故障诊断论文。运行环境为Windows 7和Matlab R2014b。源数据来自凯斯西储大学(CWRU)的机械故障预防技术(MFPT)数据集。我们提供了CWRU数据集的Matlab文件“Sample_multi_array.mat”,您可以从百度Netdisk免费下载。如需使用代码,请参考以下步骤。如果您有任何问题,请联系Hui Yu或作者。
数据融合 Matlab 代码
此代码库实现了一种方法,该方法可通过多分支 CNN 识别复制移动的源和目标区域。该方法利用插值伪影和边界不一致性的特征。
数据融合Matlab代码解析
GRSL-2020-1 自述文件中提供了如何使用代码对提交的文章进行数值测试的说明:GRSL-IEEE 地球科学与遥感快报将强度通道中的证据融合以用于 PolSAR 图像中的边缘检测。 作者:Anderson A. de Borba、Maurício Marengoni 和 Alejandro C Frery 测试环境:Matlab / Octave 数据集:Flevoland 图像 步骤:1. 运行 /Code_matlab/imagem_real_lin_radial_flev.m2. 读取数据库 /Data/AirSAR_Flevoland_Enxuto.mat3. 将射线写入以下文件(共 9 个通道,但此处仅使用 3 个强度通道):- /Data/a) 通道 hh-flevoland_1.txt- /Data/b) 通道 hv-flevoland_2.txt- /Data/c) 通道 vv-flevoland_3.txt4. 将射线坐标写入以下文件:- /Data/a) 文件 xc_flevoland.txt- /Data/b) 文件 yc_flevoland.txt5. 在 R² 中运行 /Code_r/evidencias_im_real_sa_param_mu_L.R - 读取数据