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MATLAB计算器清除代码-NTCP:基于EUD的正常组织并发症预测模型

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简介:
本项目开发了一个利用MATLAB编写的计算器,用于实现基于等效均匀剂量(EUD)理论的NTCP(正常组织并发症概率)模型,旨在更准确地预测放疗引起的正常组织损伤风险。 基于EUD的NTCP计算器介绍 该程序基于Niemierko提出的有效均匀剂量(EUD)现象学模型开发。此模型采用逻辑函数来计算正常组织并发症概率(NTCP)。受其工作以及免费的Matlab计算器及radbiomod计算器启发,本项目已创建完成。“这纯粹是为了研究目的,并非用于临床应用。” 依赖项 为了运行程序,请先安装以下软件包: - Python3 - 熊猫版本0.25.3 - matplotlib版本3.1.2 - PrettyTable 3.1.2版 - xlrd 版本1.2.0 如果尚未安装tkinter,则需要进行安装。 在Ubuntu系统中,只需双击运行程序。对于其他操作系统,请从终端启动程序。 如何使用: 以.xls格式获取感兴趣区域(如视交叉)的“差异DVH”值,即体积和剂量。列名应为小写,并且如下所示: - 体积 - 剂量 示例电子表格testing.xls已添加至存储库中供参考。

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客服
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  • MATLAB-NTCPEUD
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    本项目开发了一个利用MATLAB编写的计算器,用于实现基于等效均匀剂量(EUD)理论的NTCP(正常组织并发症概率)模型,旨在更准确地预测放疗引起的正常组织损伤风险。 基于EUD的NTCP计算器介绍 该程序基于Niemierko提出的有效均匀剂量(EUD)现象学模型开发。此模型采用逻辑函数来计算正常组织并发症概率(NTCP)。受其工作以及免费的Matlab计算器及radbiomod计算器启发,本项目已创建完成。“这纯粹是为了研究目的,并非用于临床应用。” 依赖项 为了运行程序,请先安装以下软件包: - Python3 - 熊猫版本0.25.3 - matplotlib版本3.1.2 - PrettyTable 3.1.2版 - xlrd 版本1.2.0 如果尚未安装tkinter,则需要进行安装。 在Ubuntu系统中,只需双击运行程序。对于其他操作系统,请从终端启动程序。 如何使用: 以.xls格式获取感兴趣区域(如视交叉)的“差异DVH”值,即体积和剂量。列名应为小写,并且如下所示: - 体积 - 剂量 示例电子表格testing.xls已添加至存储库中供参考。
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    本研究使用MATLAB编程实现了Niemierko博士提出的模型,用于评估外照射放射治疗中正常组织并发症概率(NTCP)及肿瘤控制概率(TCP),采用等效均匀剂量(EUD)理论进行计算。 EUDMODEL(DVH),其中 DVH 是一个包含两列的矩阵,表示累积而非微分剂量体积直方图。第一列表示增加的绝对或百分比剂量值,第二列表示相应的绝对或相对体积值。该矩阵至少需要包含两行,并且每一列的长度必须相等。 作者:Hiram A. Gay, MD 修订日期:2007 年 7 月 8 日 NTCP = 正常组织并发症概率 TCP = 肿瘤控制概率 EUD = 等效均匀剂量 参考文献: Gay HA, Niemierko A. 计算外照射放疗中基于 EUD 的 NTCP 和 TCP 的免费程序。物理医学,2007 年 12 月;第 23 卷(3-4):115-25。 电子版发布日期:2007年9月7日 PMID: 17825595 [PubMed - MEDLINE 索引]
  • 深度学习项目
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    本项目运用先进的深度学习技术,致力于提高癌症组织样本的自动检测与分类精度,旨在为临床诊断提供更为精准的数据支持。 该项目利用深度学习与计算机视觉技术对组织切片图像进行癌症检测,旨在为医学诊断提供辅助。 项目的主要特点及功能如下: 1. 数据集处理:使用Kaggle提供的组织切片图像数据集,并对其进行预处理、清洗和标注,以适应深度学习模型的训练需求。 2. 模型选择与训练:采用包括卷积神经网络(CNN)、残差网络(ResNet)在内的多种深度学习模型进行训练,提高癌症检测的准确度及效率。 3. 模型优化:通过调整模型结构、超参数调优和数据增强等技术手段来提升模型性能,进一步增加检测准确性。 4. 结果评估:利用交叉验证等方法对不同模型的效果进行比较与评价,并从中选择最优方案。 5. 可视化展示:提供直观界面以显示训练过程中的准确率、损失函数等相关指标以及最终癌症诊断结果,帮助用户更好地理解项目进展和成果。 通过此项目的学习,参与者能够深入了解深度学习技术在医学图像分析领域的应用价值及其对提升癌症组织检测水平的作用。
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    这段简介可以这样描述: 本资源提供了一套基于MATLAB开发的GM(1,1)灰色预测模型完整实现代码。用户可以通过该工具快速建立并优化灰色预测模型,适用于时间序列预测等多种场景。 灰色预测模型GM(1,1)的程序代码已经过测试,并且绝对可用。