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肺癌检测系统，采用基于MATLAB的人工神经网络ANN进行肺癌检测与分割（包含数据集）【含MATLAB仿真3940期】.zip

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简介：
提供的 Matlab“武动乾坤”资源库包含了详细的仿真结果图，这些图表均是经过完整代码运行验证而得出的，并且代码经过了亲测确认，对初学者而言非常友好。该资料包包含以下内容：首先，提供了完整的代码压缩包；其中，主函数位于 `main.m` 文件中，并调用了其他辅助的 `.m` 文件。此外，还附带了运行结果的视觉效果图，以便于用户直观地了解仿真结果。 第二步，运行代码版本为Matlab 2019b；如果运行过程中出现任何错误，请根据系统提示进行相应的调整；若您在修改过程中遇到困难，欢迎通过私信与博主联系寻求协助。 3、执行操作流程 首先，请将所有相关文件复制并放置至Matlab的工作目录中。随后，双击打开名为“main.m”的文件。接着，点击“运行”按钮，等待程序完成计算后，便可获取最终结果。 4、仿真咨询 若您需要其他类型的服务，欢迎通过私信与博主联系，或扫描博客文章底部的二维码获取QQ名片。 4.1 博客及相关资源的完整代码提供 4.2 期刊文献或参考文献的实验结果复现 4.3 定制化的Matlab程序开发 4.4 开展科研合作项目

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  • 【肺癌检测】利用MATLAB人工神经网络(ANN)进行肺癌检测及分割（附带数据集和仿真代码）[第3940期].zip
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    本资源提供基于MATLAB的人工神经网络技术，用于肺癌检测与图像分割的详细教程、相关数据集以及完整的仿真代码。适用于科研学习。 在平台上分享的Matlab资料包含完整的仿真结果图，并且这些图表都是通过完整代码运行得出的结果，所有代码均经过测试确认有效，非常适合初学者使用。 1. 完整代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数文件；无需单独运行 - 运行结果效果图 2. 适用的Matlab版本为2019b。如果在不同版本上遇到问题，请根据提示进行相应的修改。 3. 运行操作步骤如下： 步骤一：将所有相关文件放置到当前使用的Matlab工作目录下； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：运行程序，等待其完成并查看结果。 4. 仿真咨询 如果需要更多帮助或服务，请联系博主： - 完整代码的提供（如博客或资源中的代码） - 根据期刊或参考文献重现实验结果 - 针对Matlab编程的需求定制程序 - 科研合作
     
  • 【疾病诊断】基于MATLAB GUI的肺癌检测系统（含MATLAB源码·第1922期）.mp4
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    本视频介绍了一种利用MATLAB图形用户界面开发的肺癌检测系统。该系统通过先进的图像处理技术，辅助医生进行精准的肺癌诊断，并公开包含实用功能的MATLAB源代码供学习参考。 佛怒唐莲上传的视频配有完整的可运行代码，适合编程新手使用。 1. 代码压缩包包含主函数main.m和其他调用函数（其他m文件）。无需额外配置即可直接运行。 2. 运行环境为Matlab 2019b。如遇问题，请根据提示进行修改；若需帮助，可留言咨询博主。 3. 操作步骤： - 步骤一：将所有文件放置于Matlab的当前工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：点击运行按钮直至程序完成并显示结果。 4. 仿真咨询服务包括但不限于以下内容： - 提供博客或资源的相关代码 - 复现期刊论文或参考文献中的实验 - Matlab程序定制开发服务 - 科研合作项目
     
  • TCGA肺癌数据分析：基于TCGA数据集的肺癌研究项目
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    本项目聚焦于利用TCGA数据库进行深入的肺癌基因组学分析，旨在揭示肺癌发病机制及潜在治疗靶点。 该数据分析项目是在密歇根大学2020年秋季的Stats 600回归分析课程中完成的。数据包含了肺癌患者的样本及其临床因素（如种族、性别、年龄等）和基因组信息。通过这项分析，我试图回答以下问题：哪些mRNA基因表达与肺癌患者的生存时间最相关？吸烟是否比其他临床因素（例如种族、性别和年龄）更紧密地影响患者存活率？放射疗法能否有效延长患者的生存期？
     
  • 基于神经网络的Matlab乳腺癌检测代码
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    本项目利用Matlab开发，结合神经网络算法，旨在提供一种高效的乳腺癌检测方案。通过训练模型识别肿瘤特征，助力早期诊断与治疗决策。 利用神经网络进行乳腺癌检测是一种有效的方法。乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一。通过计算机视觉和机器学习技术的应用，可以实现对乳腺癌的自动化检测与诊断。在本项目中，我们使用神经网络来构建一个用于识别潜在癌症病灶的模型。 具体而言，神经网络是一个模仿人脑神经系统工作的计算框架，能够从数据中学到复杂的模式，并进行有效的预测。该项目的主要目标是通过对大量乳腺X射线图像的数据分析和处理，训练出可以准确识别乳腺癌特征的神经网络模型，在新的医学影像上实现精准检测与诊断。 为了实施这个项目，你需要下载并使用名为Detection-of-Breast-Cancer-using-Neural-Networks-master文件夹中的代码和数据集。这些资源包括用于准备、构建及训练模型的数据预处理步骤，以及最终的癌症预测算法。
     
  • 利用人工神经网络进行乳腺癌检测：在Matlab GUI中运用深度学习预测乳腺癌
    优质
    本研究探讨了基于MATLAB GUI的人工神经网络在乳腺癌检测中的应用，通过深度学习技术提高乳腺癌早期诊断的准确性。 使用人工神经网络进行乳腺癌检测：基于Matlab的GUI利用深度学习预测乳腺癌。
     
  • 基于3D卷积神经网络的CT图像在肺癌检测中的应用研究
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    本研究旨在探索3D卷积神经网络在肺部CT影像分析中的效能，专注于提高早期肺癌检测的准确率与效率。通过深度学习技术的进步，本项目致力于优化医疗诊断流程，为临床实践提供精准有效的辅助工具。 肺结节的早期发现对于成功诊断和治疗肺癌至关重要。许多研究人员尝试了多种方法来实现这一目标，例如阈值化、计算机辅助诊断系统、模式识别技术和反向传播算法等。最近，卷积神经网络（CNN）在多个领域展现出了广阔的应用前景。在这项研究中，我们采用3D CNN技术，并使用LUNA 16数据集对早期肺癌进行检测。 首先，通过阈值化技术对原始图像进行了预处理步骤。随后，利用Vanilla 3D CNN分类器来判断图像是癌变还是非癌变状态。实验结果显示，在与现有方法的比较中，本研究的方法能够达到约80%的准确率，这表明该方案具有良好的性能表现。
     
  • 肺部癌症(Lung-Cancer)检测与分割数据集(zip文件, COCO格式, 语义分割及目标检测标注)
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    本数据集提供了一系列以COCO格式存储、用于肺部癌症检测和分割的高质量医学影像，包括详细的语义分割和目标检测标注。 肺部癌症检测+分割数据集包含超过1400张图片，标签格式为coco文件，其中包括分类、语义分割及目标检测的标注信息。
     
  • 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。
     
  • 基于CT影像的肺癌医学图像检测
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    本研究聚焦于开发先进的计算机断层扫描(CT)技术，旨在提高肺癌早期诊断的准确性和效率。通过分析大量CT影像数据，我们致力于创建高效的自动化检测系统，以辅助临床医生快速识别疑似病例，从而为患者提供及时有效的治疗方案。 肺部CT图像病变区域检测是辅助诊断肺病的关键技术之一。这项技术通过自动分析CT影像，并提供病变区域的位置、尺寸等相关信息，帮助放射科医生做出更准确的判断，有助于早期发现并治疗肺部疾病。