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2D-CNN-and-3D-CNN-MRI-classification:采用5折交叉验证的MRI多分类任务中，基于2D-CNN和3D...

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简介：
基于5折交叉验证策略，采用分步验证方法建立并训练了具有可扩展性的深度学习框架，用于对MRI图像进行多分类处理；所有参与建模的图像均为NIfTI格式数据。通过改进型三维卷积神经网络构建的早期融合模块，显著提升了模型在特征提取方面的性能表现；经实验分析发现，在2D融合模型中平均约降低了约6.7%的分类精度（见图1a），而在3D融合模型中则保持了较高的分类准确性（见图1b）。其中，针对不同深度分辨率的三维卷积神经网络架构分别构建了对应的二维特征融合模块。

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  • MINIST+CNN+交叉验证
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  • CNN-3D图像-Tensorflow：利用CNN对3D图像进行分类
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    本文介绍了一种基于TensorFlow框架的深度学习模型，该模型采用卷积神经网络(CNN)技术来处理和分析三维图像数据，并实现高效的图像分类。 使用Tensorflow的CNN进行3D MRI分类任务需要解决一些挑战。代码依赖关系包括：Tensorflow 1.0、Anaconda 4.3.8 和 Python 2.7。 从3D医学图像中学习模型存在困难，主要是由于数据大小庞大（例如218x182x218或256x256x40）以及训练规模较小。此外，所有图像看起来非常相似，并且主体之间只有细微的差别。 为了解决这些问题，可以采取以下措施：配备高性能机器特别是增加RAM；在预处理阶段对图像进行下采样以减小数据量；通过旋转、平移等操作进行数据扩充来生成更多训练样本。此外还可以考虑利用迁移学习的方法提高模型性能。
  • 冠状动脉追踪的3D CNN分类方法：基于3D CNN的跟踪技术...
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    本文介绍了一种基于3D卷积神经网络（CNN）的冠状动脉自动追踪与分类的新方法，通过创新性地应用深度学习技术，旨在提高心血管疾病诊断的准确性和效率。 通过3D CNN分类点火器跟踪冠状动脉的PyTorch重新实现可以提取具有最先进（SOTA）性能的冠状动脉中心线。关键思想是对3D扩张的CNN进行训练，以基于局部图像补丁预测心脏CT血管造影(CCTA)图像中任意给定点的可能动脉方向和半径。我们使用3D斐波那契球来模拟CNN跟踪器，其中球上的点代表可能的方向，而球体大小表示当前位置处冠状动脉的直径或半径。该过程从手动或自动放置在冠状动脉中的单个起始点开始，并根据CNN预测沿两个方向追踪血管中心线。当无法确定准确的方向时，追踪将停止。为了创建完整的血管树结构，需要训练三个神经网络：第一个用于预测当前位置可以移动的两个方向和对应的直径；第二个则用来识别进入冠状动脉的入口位置。
  • CNN-Text-Classification-PyTorch：使用PyTorch进行句子分类的CNN
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    CNN-Text-Classification-PyTorch 是一个基于 PyTorch 的项目，利用卷积神经网络对文本数据进行高效的句子分类。该项目为自然语言处理任务提供了一个强大的工具集。 这是PyTorch中Kim的论文实现介绍。Kim在Theano中的模型实现为参考：Denny Britz也在Tensorflow中有相应的实现；亚历山大·拉赫林（Alexander Rakhlin）使用Keras实现了该模型。 要求环境： Python3，torch>0.1和torchtext>0.1 测试了两个数据集，即MR和SST。以下是最佳结果： | 数据集 | CNN-rand-static 结果 | CNN-rand-nostatic 结果 | | --- | --- | --- | | MR 2类 | 77.5% | 76.1% | | SST（五分类）| 37.2% | 45.0% | 对于SST数据集，我没有进行详细的超参数调整。 使用方法： 可以通过执行 `./main.py -h` 或者通过命令行输入 `python3 main.py -h` 来查看帮助信息。
  • 基于1D、2D和3D特征向量的CNN分类器：利用预提取特征向量而非自动从图像中提取特征的CNN网络...
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    本文提出了一种创新性的卷积神经网络(CNN)分类方法，该方法使用预先提取的一维、二维及三维特征向量进行训练和分类，而无需从头开始自动抽取图像中的特征。这种方法简化了模型复杂性并提高了计算效率，在多种应用场景中展现了优越的性能。 CNN 深度网络由内置的特征提取（展平）层和分类层组成。通过省略特征提取层（如转换层、ReLU 层、池化层），可以直接将 GLCM、LBP 和 MFCC 等特征提供给 CNN，使其仅用于单独分类。这可以通过只使用全连接层来构建 CNN 架构实现，并有助于对音频数据进行分类。我曾使用过 C->R->F->F->F 这样的架构。
  • Wafer Map Pattern Classification Using MFE and CNN:...
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  • 3D大脑MRI分割
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    3D大脑MRI分割是指利用计算机技术对三维磁共振成像数据进行自动或半自动处理，以精确区分和提取大脑的不同解剖结构的技术。 该MATLAB实现的三维医学图像分割程序处理的是MRI的DICOM图像。它可以有效地分割脑白质和灰质，并计算体积。附带测试图像可以直接运行。
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  • 2D和3D饼图、柱状图及2D与3D折线图的制作源码
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    本资源提供多种图表（2D/3D饼图、柱状图及2D与3D折线图）的完整源代码，适用于数据可视化需求。 提供效果优秀的2D饼图、2D柱状图、3D饼图、3D柱状图、三维2D折线图、三维2D柱状图以及三维3D柱状图表的制作源码，操作简便，只需将js文件拷贝到项目中即可使用。这些代码适用于多种图形报表开发需求。