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MATLAB编码指南-VeSSAP：实验代码与示例，用于利用机器学习自动分析全脑血管数据

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简介：
《MATLAB编码指南-VeSSAP》提供了一系列针对全脑血管数据分析的实验代码和实例，助力研究人员通过机器学习技术实现自动化分析。 在MATLAB环境中编写代码自述文件以提交“自然方法”，作者为约翰内斯·C·佩佐德（Johannes C. Paetzold）与吉尔斯·泰特（Gilles Tetteh），可以在名为“海洋太空舱”的公共代码库中执行此操作。以下是目录的基本信息： 对于描述的任务，包括分割、训练和特征提取，我们在代码的海洋计算组件内建立了一个工作示例（demo）。该存储库主要包括四个部分： 1. KERAS中的实用程序库用于深度学习模块。 2. 一个完整的深度学习框架，包含所有网络及其实用工具。 3. 关于如何设置此框架的详细说明（Readme.md）文件。 4. 数据文件夹包括综合数据集的一部分，该数据集用于预训练我们的网络；另外还有示例性测试/训练数据集及其对应的地面真相注释。 此外还有一个模型文件夹： 1. 包含使用合成数据对单通道和双通道输入的模型进行训练的结果； 2. 提供了完整的MATLAB脚本以评估功能统计性能的二输入通道网络。 对于我们的模型预测，将生成二进制分割（阈值设为0.5）及概率预测结果。在此处提供了一个真实模型作为示例（其他较大体积的模型未包含在约2GB大小的存储库中），该模型来自Vessap论文的研究成果。

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  • MATLAB编码指南-VeSSAP：实验代码与示例，用于利用机器学习自动分析全脑血管数据
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    《MATLAB编码指南-VeSSAP》提供了一系列针对全脑血管数据分析的实验代码和实例，助力研究人员通过机器学习技术实现自动化分析。 在MATLAB环境中编写代码自述文件以提交“自然方法”，作者为约翰内斯·C·佩佐德（Johannes C. Paetzold）与吉尔斯·泰特（Gilles Tetteh），可以在名为“海洋太空舱”的公共代码库中执行此操作。以下是目录的基本信息： 对于描述的任务，包括分割、训练和特征提取，我们在代码的海洋计算组件内建立了一个工作示例（demo）。该存储库主要包括四个部分： 1. KERAS中的实用程序库用于深度学习模块。 2. 一个完整的深度学习框架，包含所有网络及其实用工具。 3. 关于如何设置此框架的详细说明（Readme.md）文件。 4. 数据文件夹包括综合数据集的一部分，该数据集用于预训练我们的网络；另外还有示例性测试/训练数据集及其对应的地面真相注释。 此外还有一个模型文件夹： 1. 包含使用合成数据对单通道和双通道输入的模型进行训练的结果； 2. 提供了完整的MATLAB脚本以评估功能统计性能的二输入通道网络。 对于我们的模型预测，将生成二进制分割（阈值设为0.5）及概率预测结果。在此处提供了一个真实模型作为示例（其他较大体积的模型未包含在约2GB大小的存储库中），该模型来自Vessap论文的研究成果。
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