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【MATLAB应用】利用UNet进行肺结节检测

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简介：
本项目介绍如何使用MATLAB和UNet模型开展肺结节检测研究。通过深度学习技术提高医学影像分析精度，助力肺癌早期诊断与治疗。 【MATLAB实战】基于UNet的肺结节检测

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  • 【MATLAB应用】利用UNet进行肺结节检测
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    本项目介绍如何使用MATLAB和UNet模型开展肺结节检测研究。通过深度学习技术提高医学影像分析精度，助力肺癌早期诊断与治疗。 【MATLAB实战】基于UNet的肺结节检测
     
  • 肺结节的CT图像检测
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    本项目专注于研发用于肺部结节早期诊断的计算机断层扫描（CT）图像分析技术。通过先进的算法和机器学习方法，旨在提高肺结节识别的准确性和效率，助力临床医生进行精准医疗决策，从而有效提升患者治疗效果及生活质量。 该论文以幻灯片形式详细介绍了肺结节检测与表示的整个过程，并附有相关结果图像。
     
  • 利用MATLAB进行车辆检测
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    本项目运用MATLAB平台开发车辆检测系统，结合图像处理技术与机器学习算法，实现对视频或图片中车辆的有效识别和跟踪。 使用MATLAB实现的车辆识别工具可以采用RCNN模型或分类模型对图像或视频进行处理。该工具支持手动选择目标以训练模型，并能够根据导入的图像或视频识别其中车辆的位置及型号，同时将车辆框选出来以便进一步分析和识别。
     
  • 利用Matlab进行直线检测
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    本项目旨在通过MATLAB平台实现图像中直线特征的有效检测与分析，采用Hough变换等算法，适用于工程测量和自动化识别等领域。 基于Matlab的直线检测方法研究
     
  • 利用Matlab进行异常行为检测
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    本研究基于Matlab平台，采用机器学习算法识别并分析视频数据中的异常行为模式，提升安全监控系统的智能化水平。 该课题研究基于Matlab的异常行为检测技术。例如，在我国农村地区，许多空巢老人的孩子常年在外打工。当前的监控系统是被动式的，只能查看或回放录像而无法对其中的信息进行判断和预警。本课题旨在利用Matlab分析监控画面中的人体行为，并对其进行监测与判别。一旦发现异常行为（如快速奔跑、缓慢行走或跌倒等），能够及时发出警报，以预防潜在事故的发生。这属于一种主动式监控设计，具备人机交互界面，需要有一定编程基础的人员进行学习和操作。
     
  • 利用MATLAB进行孔隙率检测
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    本研究运用MATLAB软件开发了一种高效算法，用于精确测量材料样本中的孔隙分布与密度，为工程分析提供可靠数据支持。 基于MATLAB的孔隙率检测涉及图像处理程序及界面设计。使用前需在界面对话框中输入一个局部阈值分割参数。
     
  • 利用Matlab进行车道线检测
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    本项目旨在通过MATLAB开发高效算法，实现对视频或图像中的车道线自动识别与追踪，提升智能驾驶系统的安全性及可靠性。 Matlab车道线检测是一种基于图像处理技术的识别方法，通过预处理、特征提取及分类步骤来准确地识别车道线。 首先，在进行裁剪与颜色空间转换等预处理操作后，可以去除周围环境干扰，并将RGB颜色信息转化为更适合于车道线检测的YCbCr颜色空间。 接着，利用大津法和其他算法分离出车道线和非车道线的信息，并执行滤波及边缘检测。这些步骤有助于提取潜在的车道线边缘点。 最后一步是使用概率Hough变换来拟合边界，根据之前的边缘检测结果补充遗漏的车道线信息，并筛选与合并车道线边界。最终的结果能够用于自动驾驶车辆路径规划和控制。 总之，Matlab车道线检测方法是一个基于图像处理技术的有效自动识别手段，可以迅速且准确地确定车道的位置及形状，从而为自动驾驶汽车的研发应用提供强有力的支持。
     
  • 肺炎检测：利用机器学习和PyTorch进行识别-pneumonia_detection
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    本项目运用机器学习技术及PyTorch框架开发肺部影像分析系统，旨在高效准确地识别肺炎病灶，助力医疗诊断。 使用机器学习进行肺炎检测。训练过程在Colab环境中完成。 数据集是PNEUMONIA数据集的一个修改版本：我将该数据集拆分为细菌性肺炎（BACTERIAL PNEUMONIA）和病毒性肺炎（VURAL PNEUMONIA），而不是将其简单地划分为正常（NORMAL）和肺炎（PNEUMONIA）。这样，各分类的数据分布更加均衡，并且可以区分出两种不同类型的肺炎。由于验证数据集中的每个类别只有8张图像，我将验证数据集与测试数据集合并在一起。 在处理方面，我把所有图片的尺寸调整为150x150像素大小，并考虑到某些图像是灰度图像的情况，因此也将所有的其他彩色图像转换成灰度。此外，我还对训练数据进行了以下变换和增强：resize至（150, 150），转为灰度模式，转化为Tensor格式。 以上就是我进行肺炎检测的机器学习项目的主要内容概述。
     
  • 肺结节检测的MATLAB代码 - CT扫描中的肺癌检测: lung-cancer-detection-in-ct-scans
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    本项目提供了一套基于MATLAB的肺结节检测代码，旨在辅助CT扫描中早期肺癌的识别与分析。 肺结节检测代码matlab许可仅授予出于教育和研究目的使用、复制或修改本软件及其文档的权限，前提是所有副本和支持文档均包含此版权声明及原作者姓名。未经作者同意，不得将该程序用作商业软件或硬件产品的基础。作者不对本软件在任何用途中的适用性做出保证。“按现状”提供，不承担明示或暗示的任何形式担保。 1.0版，2018年5月28日发布。 对于错误/建议，请通过电子邮件联系。 此代码实现了以下论文：N.Khehrah、MSFarid、S.Bilal，“CT扫描中的自动肺结节检测”，提交给国际医学信息学杂志。如果您在研究中使用了该代码，引用上述文献。 文件夹“演示”包含下列文件： 1) main.m 2) segmentation.m 3) temporal_feature.m 4) statistical_feature 5) svmStruct 6) regiongeneration.m 7) regiongeneration1.m 此外，此文件夹还包含了几个肺CT扫描的示例图像。