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毕业设计：基于深度学习技术的肿瘤辅助诊断系统.zip

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简介：
本项目旨在开发一个基于深度学习技术的肿瘤辅助诊断系统，通过分析医学影像数据，提高肿瘤早期检测与分类的准确率，为临床医生提供有力支持。 计算机毕设源码包含了一系列针对特定问题的解决方案和技术实现细节。这些代码旨在帮助学生更好地理解和掌握相关技术，并为他们的项目提供支持。在使用过程中，请确保遵循所有适用的技术规范和学术诚信准则。

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  • 毕业设计：基于深度学习技术的肿瘤辅助诊断系统.zip
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    本项目旨在开发一个基于深度学习技术的肿瘤辅助诊断系统，通过分析医学影像数据，提高肿瘤早期检测与分类的准确率，为临床医生提供有力支持。 计算机毕设源码包含了一系列针对特定问题的解决方案和技术实现细节。这些代码旨在帮助学生更好地理解和掌握相关技术，并为他们的项目提供支持。在使用过程中，请确保遵循所有适用的技术规范和学术诚信准则。
     
  • 基于深度学习技术的肿瘤诊断辅助系统.zip
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    本项目开发了一套基于深度学习技术的肿瘤诊断辅助系统，旨在通过分析医学影像数据，帮助医生更准确、高效地进行肿瘤早期识别与分类。 人工智能（AI）是一种前沿的计算机科学技术，旨在通过模拟、扩展人类智能来构建智能机器与系统。它融合了多个学科的知识，包括计算机科学、数学、统计学、心理学及神经科学，并利用深度学习和机器学习等技术使计算机能够从数据中进行自主学习、理解和推断。 在实际应用中，AI已经渗透到许多领域：如机器人技术，在这项技术的帮助下，机器人不仅能执行预设任务，还能通过感知环境来做出决策；语言识别与语音助手技术，例如Siri或小爱同学等产品可以理解并回应用户的语音指令；图像识别技术则应用于安防监控和自动驾驶等领域中对视觉信息进行精准分析；自然语言处理技术也被广泛用于搜索引擎、智能客服及社交媒体的情感分析等方面。 此外，专家系统能够在特定领域提供专业级建议，并且物联网中的智能设备也借助AI优化了资源分配与操作效率。人工智能的发展正不断改变着我们的生活方式，在工作和日常生活中都带来了前所未有的便利性和生产力提升的同时，也在挑战伦理边界和社会规则，促使我们重新审视人和技术之间的关系及其长远影响。
     
  • 基于深度学习技术的肿瘤辅助诊断系统
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    本研究开发了一种基于深度学习技术的肿瘤辅助诊断系统，旨在通过分析医学影像数据提高肿瘤检测与分类的准确性。 基于深度学习的肿瘤辅助诊断系统主要以图像分割技术为核心，通过人工智能手段识别并勾画出肿瘤区域，并提供相关特征数据以便医生进行更准确的诊断。该系统包含模型构建、后端架设、工业级部署以及前端访问功能。 在深度学习领域中，神经网络是其核心组成部分。它由多个层次构成，每个层次含有若干个神经元。这些神经元接收前一层次输出的信息作为输入，并通过加权和转换将信息传递给下一层次的神经元，最终生成模型的结果。优化过程主要依赖于反向传播算法来调整权重与偏置参数，从而最小化损失函数值。 深度学习中两种常见的网络类型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。其中，卷积神经网络擅长处理图像数据；通过逐层的卷积操作与池化技术，可以提取出更加复杂的特征信息。而循环神经网路则适用于序列型的数据分析任务，比如文本或时间序列等。 该领域已经取得了一些重要的应用成果，例如计算机视觉、自然语言理解、语音识别及合成系统等领域都有广泛的应用案例。未来深度学习的研究重点可能会集中在自监督学习技术、小样本数据训练方法以及联邦学习策略等方面的发展上。
     
  • 基于深度学习和Unet的肿瘤区域识别辅助诊断系统的Python代码（高分项目）.zip
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    本项目提供了一种基于深度学习技术与Unet模型的肿瘤区域自动识别系统，旨在提高医疗影像诊断效率及准确性。通过Python编程实现，适用于科研与临床应用。 基于深度学习图像分割Unet的肿瘤区域识别辅助诊断系统python源码（高分项目）.zip该项目是个人毕设项目的代码资源，评审得分高达97分，并经过严格调试确保能够顺利运行！此项目主要面向计算机相关专业的学生和从业者使用，适用于期末课程设计、大作业或毕业设计等。该系统以图像分割为核心技术，利用人工智能手段识别并勾画肿瘤区域，并提供有关肿瘤区域的特征信息来辅助医生进行诊断。 该项目涵盖了完整的模型构建、后端架构搭建及前端访问功能的设计与实现。医生只需通过Web界面上传CT影像文件，后台将自动使用预训练好的模型对图像中的肿瘤区域进行分割处理，随后返回勾画好肿瘤区域的新图，并提供相关的特征数据（如面积、周长和强度等）。目前该系统仅针对直肠肿瘤进行了模型的训练工作。 在技术实现方面，首先通过SimpleITK工具读取CT文件并加载相应的掩膜文件以确定具体的肿瘤位置。接下来对原始图像进行归一化处理，并生成用于训练与测试的数据集。整个项目基于PyTorch框架开发，采用交叉熵损失函数和Adam优化器来改进模型性能。网络架构选用的是U-Net结构——一种专为医学影像语义分割设计的深度学习方案，在实际应用中略有调整以适应具体需求。
     
  • 【毕业设计】基于深度学习的阿尔茨海默病早期诊断辅助系统的设计与实现.zip
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    本项目旨在开发一种基于深度学习技术的辅助系统，用于阿尔茨海默病的早期诊断。通过分析医学影像数据和临床指标，该系统能够提供准确的预测结果，有助于疾病的早发现、早治疗。 基于深度学习的阿兹海默症早期诊断辅助系统设计与实现 ### 系统启动说明： 1. 打开Pycharm，导入该项目，并安装Tensorflow、keras、Flask等需要的包（命令行安装）； 2. 运行ADMS项目下的app.py文件。运行成功后会出现一个URL，在浏览器中打开该链接会自动跳转到系统登录首页。 3. ADMS/app 文件夹下： - create_db.py：增删改查表命令 - models.py：创建数据库表项 - views.py：在该项目中暂时没有用到的文件（ExpertPush.py）用于导入专家用户信息 4. ADMS/Model 文件夹放置的是训练好的模型，包含两种需要进行联合预测的模型。 5. ADMS/Pred 文件夹： - HipvoluSum.py: 获得预测得到标签中的海马体体积 - ImagCrop..py：对用户输入的图像进行分割处理 - SinglePrediction.py：加载预训练模型，对单张图片做预测，并生成预测结果文件 6. ADMS/static 文件夹放置的是Web系统所需要的css、js以及上传的MRI影像、诊断报告等。 7. ADMS/templates 文件夹中存放了系统的前端HTML页面。 ### 系统使用说明： #### 普通用户功能 1. 注册：首次访问需选择普通用户角色，填写不重复的ID、密码、姓名、性别和出生日期后提交。系统会检查信息是否符合规范。 2. 登录：注册成功后点击登录按钮输入正确的用户名和密码即可进入首页查看可执行的操作。 3. 上传MRI影像：通过界面选择需要诊断的图像并上传，然后确认提交以保存到数据库中。 4. 提交诊断申请：当用户完成某张MRI影像的上传操作之后可以提出新的诊断请求。若该MRI已存在未完成或正在进行中的申请，则不允许重复提交。 5. 查看结果：一旦获得专家反馈意见和结论后可在系统内查看相关报告与建议。 6. 历史记录对比：多次使用系统的用户可看到自己过往的检查数据，并通过图表形式进行比较分析。 7. 个人信息管理：个人资料可以随时更新，但ID字段固定不可更改。 #### 专家用户功能 1. 登录：选择角色为专家用户, 输入工号及初始密码验证成功后进入系统首页查看权限范围内的操作项。 2. 修改诊断结果：在审核通过的病例中进行专业修正并上传新的报告文件，保持原预测文档名称不变以确保唯一性。 3. 上报诊断结论：完成修订工作之后提交最终意见供患者参考使用。 4. 提交入职申请：希望长期服务于该平台的专业人士可根据提示填写相关资料提出正式加入请求。一旦通过审核将享有个人成就展示区等特权功能，包括积分、排名和薪资标准的计算依据。 #### 共同选项 - 联系我们: 用户可以利用页面提供的联系方式与开发团队沟通任何关于系统使用的问题或建议。
     
  • 毕业设计&课程设计——基于深度学习的阿兹海默症早期诊断辅助系统的开发与实现.zip
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    本项目旨在通过深度学习技术开发阿尔茨海默病早期诊断辅助系统，利用患者的医学影像数据进行训练和测试，以提高疾病早期检测率。 该项目是针对毕业设计或课程设计的一个实践案例，主要聚焦于利用深度学习技术开发一个阿兹海默症（Alzheimers Disease, AD）早期诊断辅助系统。这种神经退行性疾病通常表现为记忆力减退及认知功能障碍，严重时可能导致失智。鉴于早期诊断对于延缓病情发展的重要性，以及深度学习在医疗图像分析和疾病预测中的强大潜力，本项目旨在探索该技术的应用。 深度学习是机器学习的一个分支领域，它模仿人脑神经网络的工作原理，并通过多层非线性变换对数据进行建模。在这项研究中，我们可能应用深度学习处理医学影像资料（如MRI或PET扫描），以识别与阿兹海默症相关的生物标志物。 具体技术包括： 1. 卷积神经网络（CNNs）：在图像识别和分析方面表现出色的卷积神经网络可以自动提取图像特征。对于医疗影像，它们能够发现大脑结构的变化，例如灰质萎缩或淀粉样蛋白沉积等阿兹海默症的症状。 2. 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）：这些递归神经网络适用于处理时间序列数据如病人的临床随访记录。在此项目中，它们可以用来分析病人认知测试分数的长期趋势以辅助诊断。 3. 深度信念网络（DBNs）或自编码器（Autoencoders）：这两种模型可用于无监督预处理、减少维度并发现潜在结构，从而提高模型性能。 4. 集成学习（Ensemble Learning）：通过结合多个预测结果可以提升整个系统的准确性和稳定性。 5. 数据增强技术：为解决医疗数据获取受限的问题，我们可以通过旋转、翻转和缩放等手段增加训练集的多样性，并防止过拟合现象的发生。 6. 验证与评估方法：我们将使用交叉验证来测试模型性能并采用ROC曲线、AUC值以及精确度、召回率和F1分数作为评价指标。 7. 可解释性人工智能（XAI）探索：除了预测功能外，项目还致力于研究如何解析深度学习算法的决策过程以增强医生对诊断结果的信任感。 该项目的主要挑战包括数据收集与预处理工作、模型选择及训练优化等问题。在实施过程中还需要关注隐私保护、伦理问题以及确保系统的可部署性等关键因素。这是一项结合了深度学习技术、医学影像分析和临床数据分析的综合性研究，对于理解和应用这些前沿科技具有重要意义。
     
  • 基于迁移学习及深度卷积神经网络的乳腺肿瘤诊断方法
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    本研究提出了一种结合迁移学习与深度卷积神经网络的方法，旨在提高乳腺肿瘤诊断的准确性。通过利用预训练模型和大规模数据集，该方法能够有效识别影像中的微小病变特征，为临床提供精准可靠的辅助决策支持。 乳腺肿瘤计算机辅助诊断(CAD)系统在医学检测和诊断中的应用越来越重要。为了区分核磁共振图像(MRI)中的肿瘤与非肿瘤区域，我们利用深度学习及迁移学习方法设计了一种新型的乳腺肿瘤CAD系统： 1. 对数据集进行不平衡处理以及增强操作。 2. 在MRI数据集中使用卷积神经网络（CNN）提取特征，并通过相同的支持向量机分类器计算每层CNN特征图的F1分数，选取性能最佳的一层作为微调节点。在此基础上连接新设计的全连接层构成新的网络结构。 3. 新增两层全连接层以实现迁移学习并加载预训练权重至该模型中。 4. 采用固定微调节点前的所有层级不可调整参数的方式进行优化，而之后的部分则可以继续训练。 实验结果表明基于VGG16、Inception V3及ResNet50构建的CAD系统均优于现有主流方案。尤其值得一提的是利用VGG16和ResNet50搭建的模型表现出色，并且二次迁移学习能够进一步提升以VGG16为基础设计系统的性能水平。