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Matlab数据融合代码-cca_fusion:支持我们的ISBI2021论文“利用稀疏CCA实现乳腺癌多模态融合...

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简介:
cca_fusion是为支持ISBI 2021会议上的论文《利用稀疏CCA实现乳腺癌多模态数据融合》而开发的Matlab代码,致力于促进医学影像数据分析与理解。 数据融合MATLAB代码cca_cancer由Vaisnavi Subramanian、Tanveer Syeda-Mahmood 和 Minh N. Do在ISBI 2021会议上发表的论文《使用稀疏CCA进行多模态融合以预测乳腺癌生存》附带提供。该论文中的代码分为MATLAB和Python两种语言,其中CCA的部分用MATLAB编写,而预测相关的部分则采用Python。 代码结构如下: - code:包含运行CCA方法、放气方法(deflation methods)、K-SCCA 和 K-GCCA的函数以及用于模拟数据量度评估的代码。 - data:需要创建此目录。可以从子目录databrca和datasimulated下载并解压缩所需的数据文件。 - results:该目录包含了论文中报告的所有实验结果。 - run:提供了重新运行所有实验所需的全部代码。 运行代码说明: 1. 模拟数据 位置: runsimulated 在模拟数据上执行SCCA的指令位于此部分。

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  • Matlab-cca_fusionISBI2021CCA...
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    cca_fusion是为支持ISBI 2021会议上的论文《利用稀疏CCA实现乳腺癌多模态数据融合》而开发的Matlab代码,致力于促进医学影像数据分析与理解。 数据融合MATLAB代码cca_cancer由Vaisnavi Subramanian、Tanveer Syeda-Mahmood 和 Minh N. Do在ISBI 2021会议上发表的论文《使用稀疏CCA进行多模态融合以预测乳腺癌生存》附带提供。该论文中的代码分为MATLAB和Python两种语言,其中CCA的部分用MATLAB编写,而预测相关的部分则采用Python。 代码结构如下: - code:包含运行CCA方法、放气方法(deflation methods)、K-SCCA 和 K-GCCA的函数以及用于模拟数据量度评估的代码。 - data:需要创建此目录。可以从子目录databrca和datasimulated下载并解压缩所需的数据文件。 - results:该目录包含了论文中报告的所有实验结果。 - run:提供了重新运行所有实验所需的全部代码。 运行代码说明: 1. 模拟数据 位置: runsimulated 在模拟数据上执行SCCA的指令位于此部分。
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    本数据集包含乳腺癌患者的临床信息,旨在支持研究者进行疾病预测模型开发及医学数据分析。 乳腺癌数据集来自UCI机器学习存储库的wdbc.data(威斯康星乳腺癌数据集)。该数据集包含569个细胞样本,其中30个特征用于描述每个样本。在这569个患者中,有357例为良性病例和212例为恶性病例。
  • Matlab--fusion: “从型不确定性角度探讨稳健
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    本项目包含论文《从模型不确定性角度探讨稳健的动态多模态数据融合》的MATLAB实现代码,用于研究和实践基于不确定性的数据融合技术。 数据融合的Matlab代码是以下论文中的内容副本: @inproceedings{liu2021robust, title={强大的动态多模态数据融合:模型不确定性的观点}, 作者={刘斌}, booktitle={arXiv预印本 arXiv:2105.06018},年={2021}} 感谢您使用此代码和/或数据后引用本段落。代码中与论文中的算法名称对应关系如下: - 代码中的“pf” 对应于 论文中的 “PF” - 代码中的“dmmpf” 对应于 论文中 “DMA” - 代码中的“pf_df” 对应于 论文中 “SMA” - 代码文件 main_alg_compare.m:用于再现实验结果的主要功能 - 数据集 simu_data.mat 和 simu_data2.mat: 实验中使用的两个数据集 - Simulation_data_gen.m:生成simu_data.mat的代码 - Simulation_data_gen2.m
  • MATLAB-CNNGAITMM:CNN进行识别
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    本项目提出了一种基于CNN的多模态步态识别方法,结合CNNGAITMM框架在MATLAB中实现数据融合,提升步态识别精度。 数据融合的MATLAB代码基于CNN进行多模式步态识别由弗朗西斯科·卡斯特罗(Francisco M. Castro)和曼努埃尔·J·马林·吉梅内斯(Manuel J. Marin-Jimenez)开发,可在TUM-GAID和CASIA-B的正常情况下运行测试。对于其他情况,您只需下载数据集并构建相应的imdb。 该代码包含以下模型: - 基于3D卷积的CNN,使用光流作为TUM-GAID的输入。 - 可对TUM-GAID进行光流、灰度和深度模态融合的基于3D卷积的CNN。 - 使用灰色作为CASIA-B输入的基于CNN的ResNet模型。 - 对CASIA-B进行光流和灰度融合的基于3D卷积的CNN。 先决条件: 需要安装MatConvNet库以及MexConv3D(用于3D转换)。 快速开始步骤如下:假设您已将cnngaitmm库放置在文件夹中。启动MATLAB并输入以下命令:cd ,然后运行startup_cnngaitdemo_T。
  • 【图像】基于表示光谱图像.md
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    本文探讨了利用稀疏表示方法进行多光谱图像融合的技术。通过优化算法实现信息的有效整合与增强,提升图像质量和细节表现,为遥感和医学影像分析等领域提供新思路。 【图像融合】稀疏表示多光谱图像融合 本段落主要讨论了基于稀疏表示的多光谱图像融合方法。通过利用不同波段图像的特点,结合稀疏编码理论,可以有效地增强目标区域的信息,并提高视觉效果。实验结果表明,该方法在多种应用场景中表现出色。 关键词:图像融合;稀疏表示;多光谱 --- 以上内容是对原文主旨的概括性描述,没有包含任何联系方式或链接信息。
  • Python 情感分析
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    本项目运用Python编程语言开发了一种创新性的算法模型,专注于对文本、图像和音频等多种数据模式进行情感分析与融合,旨在提升跨媒体内容的情感理解准确性和丰富度。 ### 作品名称:基于 Python 实现的多模态融合情感分析 #### 适用人群: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 #### 项目介绍: 本项目旨在利用多模态模型进行情感识别,输入包括文本(含表情符号)、语音、图片和视频等多样化的数据形式。通过分层方法从单一模式的向量逐步过渡到双模态及三模态向量,最终采用softmax layer将特征向量分类为喜、怒、哀和其他四种情感类型。 与传统的二元情感分类不同,本项目引入了更多种类的数据源进行多维度的情感分析。在情感分类方面,我们不再局限于正向、负向和中性等传统标签,而是更加细致地划分成喜、怒、哀和其他四类,以更好地满足用户分层的需求。 #### 环境部署: - Python版本:3.6 - 深度学习框架:TensorFlow 1.7 - 运行环境支持:CPU/GPU ### 数据集介绍: IEMOCAP数据集是交互式情绪二元运动捕捉数据库,该数据库在南加州大学的Sail实验室收集。它涵盖了大约12小时的视听材料,包括视频、语音录音、面部动作捕获及文本转录等多模态信息。
  • D-S传感器信息Matlab.zip_D-S传感器_信息__算法_证Matlab
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    本资源为基于Matlab实现的D-S证据理论下的多传感器信息融合技术,适用于研究和开发中的信息与数据融合问题。包含详细代码及注释。 D-S证据理论数据融合算法的基础程序可以进行修改。这段文字描述的内容与特定的编程实现或算法框架有关,但不包含任何外部链接、联系人电话号码或即时通讯工具信息等细节。
  • 尺度图像资料.zip
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    本资料包包含多种算法和代码实现,旨在探讨如何在不同尺度上进行图像的稀疏表示与有效融合。适用于研究及工程应用。 这是基于多尺度稀疏表征的图像融合源码。下载解压后可以直接运行。
  • 【图像】基于表示光谱图像方法(附评价指标及Matlab1301期).zip
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    本资源提供一种基于稀疏表示的先进多光谱图像融合技术,包含详细的融合评价标准和实用的Matlab实现代码,助您深入理解并实践图像处理领域的前沿方法。 在Matlab领域上传的视频均配有完整的代码供下载使用,并且这些代码已经过测试可以正常运行,非常适合初学者。 1. 代码压缩包内容: - 主函数:main.m; - 调用函数:其他m文件;无需手动执行。 - 运行结果效果图展示。 2. 支持的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到任何问题,请根据错误提示进行相应修改,或寻求帮助解决。 3. 代码运行步骤: 步骤一:将所有文件放置于Matlab当前工作目录下; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击执行按钮开始程序,并等待结果输出完成。 4. 如需进一步的仿真咨询或定制服务,可以联系博主进行交流。 - 提供博客或资源中完整代码的支持 - 协助复现期刊文章中的实验内容 - 接受Matlab程序的设计与开发需求 - 开展科研项目的合作
  • 基于表示焦点图像MATLAB-空间域中
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    本项目提供了一套基于稀疏表示理论在空间域内进行多焦点图像融合的MATLAB实现代码。通过优化算法选取最佳注意力区域,合成一张清晰且细节丰富的图像,适用于科研与工程应用。 稀疏表示图像的MATLAB代码用于多焦点图像融合,这是基于论文《空间域中基于稀疏表示的多焦点图像融合》的方法实现。该方法主要包括以下两个步骤:(1)利用稀疏表示(最大L1规则)获得初始决策图;(2)为了保证聚焦区域的一致性,使用形态学滤波得到最终的融合决策图。如果有任何疑问,请随时联系我。