matlab图像分割肿瘤代码MRI图像的脑肿瘤检测和分割 该存储库包含此项目在MATLAB中的源代码。 其中之一是可以从MATHWORKS导入的功能代码。 我将其包含在此文件中以实现更好的实现。 使用MATLAB从不同的MRI图像集中进行脑肿瘤的检测。 图像处理和分割的概念用于概述给定图像集中的肿瘤区域。

在本文中，我们有兴趣找到最敏感的参数，卵巢肿瘤生长模型的局部和全局稳定性。 对于敏感性分析，我们使用拉丁超立方体采样（LHS）方法生成采样点，并使用部分秩相关系数（PRCC）方法，使用这些采样点来找出哪些参数对于模型很重要。 根据我们的发现，我们建议一些治疗策略。 我们研究了肿瘤体积，y，细胞营养密度，Q和最大肿瘤大小，ymax的参数敏感性。 我们还使用使用LHS样本的散点图方法来显示使用PRCC获得的结果的一致性。 此外，我们讨论研究局部和整体稳定性的卵巢肿瘤生长模型的定性分析。

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脑肿瘤检测| Web App演示（烧瓶）| 三角洲团队 使用Web App（Flask）进行脑肿瘤检测，可以基于上传的MRI图像对患者是否患有脑肿瘤进行分类。 该项目使用的图像数据是用于脑肿瘤切除术的Brain MRI图像。（ ） 影片示范 点击图片播放 :backhand_index_pointing_down: 想要在您的计算机上运行该项目 按着这些次序 克隆或下载（ ） 在项目目录中打开终端/ CMD 然后使用以下命令创建虚拟环境： py -m venv env 使用以下方法激活虚拟环境： env\Scripts\activate 使用以下命令安装所有要求： pip install -r requirements.txt 一口咖啡要花一些时间才能下载 :hot_beverage: 成功下载所有上述要求后，请使用以下命令运行应用程序： flask run 等待几秒钟，直到显示如下： Running on http://127.0.0.1:50

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该集合包括来自20名患有新近诊断的原发性胶质母细胞瘤的受试者的数据集，这些受试者接受了手术和标准伴随化学放射疗法（CRT）进行了辅助化疗。每位患者包括两次MRI检查：CRT完成后90天内和病情进展时（由临床确定，并基于临床表现和/或影像学发现的结合，并根据治疗或干预的变化进行标点）。

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