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MATLAB代码按F5在Command Window中运行：肿瘤增长模型

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简介：
本段MATLAB代码实现了一个模拟肿瘤生长的数学模型，并通过按F5键在Command Window中执行，以观察和分析肿瘤随时间的增长情况。 该Matlab代码包包含3D肿瘤生长及血管生成模型的实现。主要文件包括： - `Main3DTumorAngio_run.m`：运行模拟的主要脚本。 - `InitCancerCell.m` - `DetectBoundary.m` - `Vascularization_3D.m` - `Draw3Dvessel.m` - `VasculatureSystem_3D.m` - `SpreadHotspot.m` - `Sproutcheck.m` - `Tumor_Vascularity_3D.m` - `Visual3Dtumor.m`, `Visual3Dtumor3.m` - `Celldivide_new.m` 此外，还包括一个名为“vesselimage2D.bmp”的图像文件用于容器初始化。要运行模拟，请在Matlab编辑器中打开并执行`Main3DTumorAngio_run.m`文件或直接从命令窗口输入 Main3DTumorAngio_run（确保在同一目录下）。所有表1中的参数都在 `Main3DTumorAngio_run.m` 文件中显示，可以根据需要进行修改。模拟运行后会创建一个名为“TumorGrowth_Results”的文件夹，并在其中生成两个子文件夹：“Data”和“Figures”，分别用于保存数据和图像结果。

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  • MATLAB代码按F5在Command Window中运行：肿瘤增长模型
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    本段MATLAB代码实现了一个模拟肿瘤生长的数学模型，并通过按F5键在Command Window中执行，以观察和分析肿瘤随时间的增长情况。 该Matlab代码包包含3D肿瘤生长及血管生成模型的实现。主要文件包括： - `Main3DTumorAngio_run.m`：运行模拟的主要脚本。 - `InitCancerCell.m` - `DetectBoundary.m` - `Vascularization_3D.m` - `Draw3Dvessel.m` - `VasculatureSystem_3D.m` - `SpreadHotspot.m` - `Sproutcheck.m` - `Tumor_Vascularity_3D.m` - `Visual3Dtumor.m`, `Visual3Dtumor3.m` - `Celldivide_new.m` 此外，还包括一个名为“vesselimage2D.bmp”的图像文件用于容器初始化。要运行模拟，请在Matlab编辑器中打开并执行`Main3DTumorAngio_run.m`文件或直接从命令窗口输入 Main3DTumorAngio_run（确保在同一目录下）。所有表1中的参数都在 `Main3DTumorAngio_run.m` 文件中显示，可以根据需要进行修改。模拟运行后会创建一个名为“TumorGrowth_Results”的文件夹，并在其中生成两个子文件夹：“Data”和“Figures”，分别用于保存数据和图像结果。
     
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  • 脑肿瘤分割：利用MATLAB在MRI图像中识别肿瘤
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    本项目运用MATLAB软件，在磁共振成像（MRI）数据上开发算法，实现对脑部肿瘤的有效分割与精准定位。 图像分割可以通过多种方法实现，包括阈值、区域生长、流域以及等高线技术。这些传统的方法存在一些局限性，但新提出的技术可以有效克服这些问题。 在处理肿瘤相关的信息提取过程中，首先需要进行预处理步骤：移除头骨以外的无用部分，并应用各向异性扩散滤波器来减少MRI图像中的噪声。接下来使用快速边界盒（FBB）算法，在MRI图像上标记出肿瘤区域并框选出来。然后选取这些被标注为边界的点作为样本，用于训练一类支持向量机(SVM)分类器。 最终通过SVM对边界进行精确的分类处理，从而实现有效提取和识别肿瘤的目的。
     
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  • Matlab肿瘤图像分割代码 - Brain-Tumor-Detector: 脑肿瘤检测器
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    Brain-Tumor-Detector 是一个使用 MATLAB 编写的项目，专注于开发脑肿瘤图像自动分割技术。该项目旨在通过先进的图像处理和机器学习算法提高脑部病变的诊断效率与准确性。 脑细胞中的异常生长会导致脑瘤的形成。为了挽救患者的生命，在疾病早期阶段检测出肿瘤至关重要。目前，对MRI图像进行分割已经成为医学领域的关键任务之一。本项目定义了几种不同的方法，并提供了相应的MATLAB代码来实现这一目标。 图像分割指的是根据特定的应用需求将图像划分为有意义区域的过程，这通常包括基于像素强度的提取和分组操作。可以采用多种技术来进行图像分割，例如阈值化、区域增长以及轮廓分析等手段。 在本项目中，我们通过应用这些方法对肿瘤部分进行了精确地识别，并进一步利用支持向量机将检测到的脑瘤分类为良性或恶性肿瘤。
     
  • LSMP中的指数增长模型MATLAB代码
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    本代码实现了一个基于LSMP框架下的指数增长模型，并通过MATLAB语言进行编程和仿真分析。适用于研究初期阶段事物的增长趋势。 指数增长模型的MATLAB代码参考SIGKDD2017论文《长短记忆过程：微观社会联系的增长动态建模》，作者为臧诚熙、崔鹏、克里斯托斯·法劳索斯及朱文武。相关资料将于2017年8月13日KDD大会后上传。 环境配置如下： - CPU: Core i7-3770 @ 3.4GHz - 内存：16GB，64位操作系统 - MATLAB版本：R2016a 我们提供了一组基本代码用于拟合和生成长短记忆过程，并包括一些基线模型的实现： - 泊松过程 - 具有指数核的霍克斯过程 - 具有幂律核的霍克斯过程
     
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    本项目使用MATLAB开发，专注于自动从MRI影像数据集中精确分离脑部肿瘤区域。通过优化算法提高医学图像处理效率与准确性，为临床诊断提供有力支持。 在医学领域中使用MATLAB从MRI图像中提取脑肿瘤是一项至关重要的工作。随着受肿瘤影响的人数增加以及各种因素如生活习惯与环境污染的影响加剧，鉴定并定位肿瘤的需求日益增长。然而，由于需要深厚的人体解剖学知识和大量时间投入，这一过程变得十分复杂。 本项目旨在介绍一种策略，用于检测及从MRI图像中提取脑部的肿瘤。该方法结合了分割技术和形态学运算的概念，并利用MATLAB软件实现。我们的目标是开发出一个能够在较短时间内提供结果的有效程序。 为了运行代码，请在MATLAB环境中打开主驱动程序文件（code.m），并根据需要更改输入图像目录，例如： I=imread(工作目录\file_name.jpg); 此外，还有一个通过MATLAB原生创建的用户界面(app1.mlapp)和安装包(Tumor_Extraction.mlappinstaller)，用于辅助进行肿瘤提取操作。
     
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