心脏病学

当前话题为您枚举了最新的 心脏病学。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

使用Simulink进行周期信号训练心脏病学模块库的新应用
这是一项针对学生的培训,利用Simulink的新模块库将斜坡周期输入信号引入到心脏病学中的正弦弛豫振荡器VI1。
旁遮普蚊媒病流行病学研究
旁遮普邦的疟疾、登革热和基孔肯雅热流行病学趋势分析显示: 疟疾:农村为主,Mansa和Bathinda流行最严重。 登革热:Patiala、Ludhiana和SAS Nagar流行最严重。 基孔肯雅热:SAS Nagar流行最严重。 特点:- 男性感染率高于女性。- 疟疾集中在8-9月,登革热在7-11月,基孔肯雅热在8-10月。 意义:- 趋势分析有助于关注流行地区和加强病媒控制。- 加强昆虫学监测、减少病媒繁殖和提高社区意识可有效控制疾病传播。
心脏缺血图像分割软件半自动化解析组织学图像
该软件能够自动检测和分割心脏缺血的组织学图像,包括单个切片的培养皿照片,以及坏死、缺血、危险区域和健康组织的精确分割。用户可以逐步检查每个分割步骤,并能够半自动调整结果。最终,软件能够计算出各个组织区域的面积和相对比率,并支持导出为Excel表格。
甲状腺病数据挖掘技术
在信息技术领域,数据挖掘技术对于甲状腺病的诊断与研究至关重要。\"甲状腺病数据挖掘\"项目可能包含利用Java编程语言对相关医疗数据进行深度分析,以发现潜在模式、关联及趋势。
结核病复发类别预测
通过CHAID决策树分析,研究发现,DSSM结果和年龄是结核病患者复发治疗类别的独立预测指标。此模型可帮助卫生部门识别高复发风险患者,为其提供适当指导和干预措施。
Matlab心脏模型中CaCLEAN算法的应用
Matlab中的CaCLEAN算法在心脏模型中同步释放ryanodine受体(RyR)簇中的局部Ca2+,这是决定细胞收缩力和心脏输出量的关键因素。通过结合天文CLEAN算法和Ca2+扩散特性,开发了新的分析方法,有助于理解心脏疾病发展中RyR簇的行为。
基于学习的心脏MRI图像分割方法
这是一个用Matlab实现的基于学习的活动轮廓分割方法,经过验证可以成功运行。
预测糖尿病实验版3
运用随机树、随机森林和向量机等算法,探索并预测给定样本是否患有糖尿病。通过可视化数据,评估不同模型的性能,并采用多角度交叉验证以确保结果的准确性。
统计学入门
抽样与数据 描述性统计 概率主题 离散随机变量 连续随机变量 正态分布 中心极限定理 置信区间 单样本假设检验
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