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开放性儿科脑肿瘤图集项目分析库:OpenPBTA-analysis

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简介:
简介:OpenPBTA-analysis是针对儿童脑肿瘤的数据分析平台,提供全面的基因组信息和临床数据,助力科研人员深入研究并开发新的治疗策略。 OpenPBTA项目致力于分析小儿脑肿瘤,这是一种常见的实体瘤,并且是儿童癌症相关死亡的主要原因。由于这些疾病具有独特的分子亚型并且总体上较为罕见,再加上分类错误导致的分组污染问题以及样本量不足等问题的存在,使得我们难以深入理解和有效治疗这类病症。 2018年9月发布了一个基因组数据集(包括全基因组测序、全外显子组测序、RNA测序、蛋白质组学和临床数据),这些资料来自OpenPBTA项目。该项目是一个全球性的开放科学计划,旨在通过实时协作方式全面定义CBTN的943位患者的肿瘤分子特征,并分析PNOC003 DIPG临床试验。 OpenPBTA采用请求模型运作以接受社区参与者的贡献。维护人员已设置持续集成软件来确认项目Docker容器内分析结果的可重复性。该项目使用协作工具编写手稿,以便提供最新的公共版本的手稿内容。项目的维护者包括来自不同机构的研究科学家们。 我们邀请研究人员加入OpenPBTA项目,共同推进小儿脑肿瘤研究的进步和发展。

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客服
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  • OpenPBTA-analysis
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    简介:OpenPBTA-analysis是针对儿童脑肿瘤的数据分析平台,提供全面的基因组信息和临床数据,助力科研人员深入研究并开发新的治疗策略。 OpenPBTA项目致力于分析小儿脑肿瘤,这是一种常见的实体瘤,并且是儿童癌症相关死亡的主要原因。由于这些疾病具有独特的分子亚型并且总体上较为罕见,再加上分类错误导致的分组污染问题以及样本量不足等问题的存在,使得我们难以深入理解和有效治疗这类病症。 2018年9月发布了一个基因组数据集(包括全基因组测序、全外显子组测序、RNA测序、蛋白质组学和临床数据),这些资料来自OpenPBTA项目。该项目是一个全球性的开放科学计划,旨在通过实时协作方式全面定义CBTN的943位患者的肿瘤分子特征,并分析PNOC003 DIPG临床试验。 OpenPBTA采用请求模型运作以接受社区参与者的贡献。维护人员已设置持续集成软件来确认项目Docker容器内分析结果的可重复性。该项目使用协作工具编写手稿,以便提供最新的公共版本的手稿内容。项目的维护者包括来自不同机构的研究科学家们。 我们邀请研究人员加入OpenPBTA项目,共同推进小儿脑肿瘤研究的进步和发展。
  • 割:利用MATLAB在MRI像中识别
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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。
  • Matlab割代码 - 利用Watershed算法的检测: ...
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    这段代码利用MATLAB实现基于Watershed算法的脑部肿瘤自动分割。通过图像处理技术精准定位和区分肿瘤区域,为临床诊断提供有力支持。 MATLAB图像分割肿瘤代码采用分水岭算法进行脑肿瘤检测。此方法结合了分割和形态学运算的基本概念,在处理大脑MRI扫描图像以检测和提取肿瘤方面具有应用价值。我们的首要任务是创建一个程序,确保它能在较短的时间内完成计算并输出结果。在MATLAB中运行该代码时,请根据需要更改输入的图像目录路径,例如:I=imread(C:\Users\Manjunatha\Desktop\5.jpg);然后执行代码以开始处理指定的示例图像。
  • MATLAB割代码—高级3D割示例...
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    本项目提供基于MATLAB的高级3D脑肿瘤图像分割代码,采用先进的图像处理技术,实现对复杂脑部结构中肿瘤区域的精准识别与分离。 此存储库使用基于产品示例的代码“使用深度学习进行3-D脑肿瘤分割”。该示例采用BRaTS数据集,这是一个包含四个通道或模态的大脑体积表示的数据集。这里的高级示例如何实现是与弗莱堡大学研究团队合作的结果,并且这些例子是根据具有七种模式头颈数据集的论文开发出来的。 这项工作之后是在NVIDIA GTC会议上的演讲,题目为“使用MATLAB从桌面到云端扩展您的深度学习研究:为头颈部肿瘤分割实施多个AI实验”,重点展示了如何利用该工具进行一些高级功能。本存储库将包含我提供的代码和一个博客以更详细地介绍相关工作。 在ParameterSweepingWithExpMgr中,我们修改了大脑分段的代码来展示如何使用ExperimentManagerApp来进行一次留一法分析以及贝叶斯优化(用于确定超参数)。
  • 进展数据
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    《脑肿瘤进展数据集》汇集了多种类型脑肿瘤的影像学及临床资料,旨在促进科研人员对脑瘤研究的理解与创新。 该数据集包含了20名新近诊断为原发性胶质母细胞瘤患者的资料,这些患者接受了手术以及标准的伴随化学放射疗法(CRT)辅助化疗。每位患者都进行了两次MRI检查:一次是在完成CRT后的90天内进行,另一次则在病情进展时由临床确定,并基于临床表现和影像学发现的结果来进行标点记录,同时考虑治疗或干预的变化情况。
  • Matlab割代码 - Brain-Tumor-Detector: 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。
  • 类:三种类型
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    本文将深入探讨脑肿瘤的不同种类,并重点分析其中三种类型的特征、成因及治疗方法,帮助读者了解这一复杂的疾病领域。 标题中的“脑肿瘤分类:对三种类型的脑肿瘤进行分类”是一个关于医学图像处理与机器学习的项目,旨在通过算法区分不同类型的脑肿瘤。这个项目可能使用了计算机辅助诊断(CAD)技术,帮助医生更准确地识别和治疗疾病。 在描述中,虽然没有提供具体的技术细节,但可以推测这个项目的核心是利用数据驱动的方法来分类脑部影像中的肿瘤类型。这通常涉及到深度学习和图像分类算法,如卷积神经网络(CNNs)。 标签中的关键词提供了更多线索: 1. **Machine Learning**:这是项目的基础,它涉及到训练模型从输入数据中学习模式,并用于预测未知数据的类别。 2. **Matlab**:这是一个常用的科学计算工具,可能用于数据预处理、模型构建和初步分析工作。 3. **Python3**:Python是目前数据科学领域最流行的编程语言,其丰富的库如Pandas、Numpy、Scikit-learn 和 Tensorflow 等常用于数据处理、模型训练和部署。 4. **HDF5** 和 **h5py**:HDF5是一种高效的数据存储格式,能够处理大量数据。h5py是Python的接口,用于读写 HDF5 文件,可能用于存储和检索训练用的图像数据。 5. **Classification**:这是项目的目标,即根据肿瘤特征将其分类到不同的类别。 6. **Image-Classification**:图像分类是机器学习的一个子领域,此处用于识别和区分脑部图像中的肿瘤类型。 7. **H5py**:它是Python中用于操作 HDF5 文件的库。 8. **BrainTumor 和 MATLAB Jupyter Notebook**:这两个标签表明项目可能包含使用MATLAB编写的Jupyter Notebook,这是一种交互式计算环境,用于记录和展示数据分析和实验过程。 基于这些信息,项目的流程包括: 1. 数据收集:从医疗影像资料中获取脑肿瘤的MRI或CT扫描图像。 2. 数据预处理:利用Matlab或Python进行图像增强、去噪、标准化等步骤以使数据适合模型训练。 3. 特征提取:可能使用传统的特征工程方法,或者让CNN自动学习特征。 4. 模型构建:利用Python的机器学习库(如TensorFlow、Keras 或 PyTorch)构建 CNN 模型。 5. 模型训练:使用HDF5文件中的图像数据进行训练,并调整模型参数以优化性能。 6. 验证与测试:在独立的验证集和测试集上评估模型分类性能。 7. 结果可视化:在Jupyter Notebook中展示模型的性能指标,例如准确率、召回率和F1分数等。 整个项目涵盖了从数据处理到模型训练的全过程,并展示了机器学习技术在医疗领域的应用潜力。通过这样的系统可以提高医生诊断脑肿瘤的效率与准确性,对患者的治疗具有重大意义。
  • Matlab割与区域计算代码-检测
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    本项目提供基于MATLAB的脑肿瘤图像自动分割及量化分析代码,旨在辅助医学专家高效、准确地进行脑肿瘤检测和研究。 该存储库包含用于脑肿瘤分割及其面积计算的MATLAB源代码,并提供了一个测试图像数据库供下载。 主要功能包括: - 读取MRI图像; - 使用大津法进行阈值处理; - 区域属性分析; - 形态学运算; - 计算图像中感兴趣区域的质量和面积; - 肿瘤分割 脑肿瘤是一种严重的疾病,通常需要通过MRI来确诊。本项目旨在利用MATLAB从MRI图像中识别患者大脑是否存在肿瘤。 首先对MRI图像进行尺寸调整,并将其转换为高对比度的极限自尊(extreme contrast)图像以准备形态学处理。然后在预处理后的图片上应用形态学任务,获取感兴趣区域的数据如强度和面积等信息。通过这些数据可以计算出正常组织与包含肿瘤的不同MRI图像之间的差异。 该方法虽然通常能提供准确的结果,但在检测非常小的肿瘤或无明显异常的情况下可能会失效。 项目的最终目标是从不同角度拍摄的人体特定部位的MRI图像中构建一个2D图片数据库,并对其进行分析以关注可能存在的3D区域中的潜在问题。
  • 像数据:实例割数据.zip
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    本数据集包含大量标注清晰的脑肿瘤图像,适用于深度学习模型进行实例分割研究和训练。 脑肿瘤图像数据集:实例分割.zip 是一个专门针对计算机视觉领域的实例分割任务的数据集。实例分割是识别并区分同一类别中的每个单独对象的技术,在医疗影像分析中用于定位病灶,如脑肿瘤。 该数据集中包含了一系列MRI或CT扫描图像,用于训练和测试机器学习模型以自动检测和分割脑肿瘤。预览内容需联系作者获取详细信息,这些原始数据集的使用可能受到隐私保护协议限制。 计算机视觉数据集强调了这个数据集的核心应用领域,即利用计算机处理和理解医疗影像中的视觉信息,并特别聚焦于实例分割任务。 压缩包内的文件名称列表及其作用如下: 1. README.txt:包含关于数据集的详细说明,包括来源、格式、使用方法及注意事项等。 2. ignore.txt:列出了一些不应被模型考虑或者在数据处理过程中应忽略的文件或目录。 3. data.yaml:配置文件,可能包含了关于数据集元信息的内容,如类别定义和预处理参数等。 4. train:包含用于训练模型的图像数据,并且这些图像已经标注了肿瘤的位置和形状。 5. valid:验证集,在模型训练过程中评估性能、防止过拟合及调整参数时使用。 6. test:测试集,在开发完成后用来最终评估模型在新数据上的泛化能力。 这个数据集提供了一个平台,用于训练和评估实例分割模型,特别是在脑肿瘤检测领域。开发者可以利用此数据集来训练深度学习模型(如Mask R-CNN)以实现对脑肿瘤的精确识别与分割,这对医疗诊断和治疗规划具有重要意义。同时,该数据集鼓励研究者在医疗图像分析领域的创新工作,并推动AI技术在医学健康行业的应用发展。