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图像模糊matlab代码-diagnosis_code:诊断代码
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图像模糊matlab代码#前列腺癌诊断源代码定量光成像实验室,伊利诺伊大学香槟分校#Introduction 这是从 QPI 图像诊断前列腺癌的源代码。 它由 Tan H. Nguyen () 用 MATLAB 编写。 如果您使用我们的代码,请考虑引用它,因为它需要大量的时间和资源来开发。 #Installation 创建一个要安装代码的文件夹,cd 到该文件夹中。 在 git 中,输入 git clone https://github.com/thnguyn2/diagnosis_code.git 现在,检查主分支 git checkout master 如果您想使用最新版本的代码进行更新 git pull origin master 克隆源代码后,打开iccv_paper/demo.m 开始。 #源代码组织项目树如下: 文件夹: iccv_paper/:一个包含源代码工作版本的文件夹 nonrelevant_old_code/:一个带有旧功能的文件夹 support/:一个带有支持功能的文件夹 文件: 回购中的以下文件。 文件夹仅用于总结结果和新想法。 虽然它们不是很有用。 我
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图像模糊matlab代码-diagnosis_code:诊断代码 (199个子文件)
extract_histogram_of_texton_in_boundary_region-DInochick.asv 10KB
process_single_core (1).asv 7KB
test_gleason_correlation_with_diagnosis_map.asv 6KB
demo.asv 3KB
findLabelImg.asv 3KB
RTrees_.cpp 11KB
.DS_Store 8KB
.DS_Store 8KB
.DS_Store 6KB
.DS_Store 6KB
.gitignore 164B
EM for diagnosis.jnt 147KB
diagnosis_feature_analysis.m 60KB
diagnosis_feature_analysis (DInochick's conflicted copy 2014-11-05).m 56KB
RTrees.m 36KB
svm_for_histogram_of_texton_200k_ws20.m 34KB
extract_histogram_of_texton_in_boundary_region.m 31KB
extract_histogram_of_texton_in_boundary_region-Nikon-PC.m 31KB
diagnosis_demo.m 27KB
diagnosis_demo.m 24KB
diagnosis_for_cancer_vs_normal.m 19KB
SVM.m 17KB
inpaint_nans.m 16KB
svm_for_hod_ws_40.m 14KB
svm_for_histogram_of_texton_200k_ws40.m 13KB
diagnosis_for_cancer_vs_normal-Nikon-PC.m 13KB
ReadImageJROI.m 13KB
updateGlandSize.m 12KB
updateGlandSizeNoGT.m 12KB
updateTextureDirectionDistribution.m 10KB
Compute_seg_roc_all_classes_and_glandsize_vs_accuracy.m 10KB
saveastiff.m 10KB
diagnosis_demo_based_on_core.m 10KB
truncate_segmented_map_with_from_core_label-Nikon-PC.m 9KB
truncate_segmented_map_with_from_core_label.m 9KB
FastPeakFind.m 8KB
updateTexton.m 8KB
roc_texton.m 8KB
updateNuclei.m 8KB
roc_phase_variance.m 8KB
Fig_6_g3_vs_g4_diagnosis_demo_based_on_roi_markup.m 8KB
KNearest.m 8KB
updatePhaseVariance.m 8KB
deprecicated_functions_2.m 8KB
deprecicated_functions.m 8KB
generate_gt_from_core_diagnosis-Nikon-PC.m 7KB
generate_gt_from_core_diagnosis.m 7KB
generate_gt_from_core_diagnosis.m 7KB
process_single_core.m 7KB
multi_res_segmentation (thnguyn2-PC's conflicted copy 2014-09-10).m 7KB
extract_histogram_of_texton_in_boundary_region-TanNguyenSP3-Nikon-PC.m 7KB
extract_histogram_of_texton_in_boundary_region-TanNguyenSP3.m 6KB
updateTextonDistribution_bk.m 6KB
segmentation_refine.m 6KB
findFileNameFromROIsWithCoreDiagnosis.m 6KB
findFileNameFromROIs.m 6KB
updateAffinityMatrix.m 5KB
barwitherr.m 5KB
barwitherr.m 5KB
updateTextonDistribution.m 5KB
region_growing_segmentation.m 5KB
nuclei_detection.m 5KB
fld_for_filter_res.m 5KB
texton_compute.m 5KB
roc_oriented_energy.m 5KB
generate_gland_image_from_roi.m 5KB
filter_response_compute_with_conf.m 4KB
updateEnergy.m 4KB
updateLs.m 4KB
fld_for_histogram_of_texton.m 4KB
texton_compute_for_nuclei.m 4KB
kmedoids.m 4KB
process_single_core_g3_vs_nm.m 4KB
Fig_5_code_fig_roc_curve_code.m 4KB
compute_feature_statistics_cancer_class.m 3KB
process_single_core_g3_vs_nm-Nikon-PC.m 3KB
demo.m 3KB
roc_texton_ws_40_for_threshold_selection.m 3KB
fillnans.m 3KB
findLabelImg.m 3KB
updatePhaseDistribution.m 3KB
fld_for_histogram_of_texton_ws_20.m 3KB
roc_curve_for_hod_texture.m 3KB
findFileName.m 3KB
demo.m 3KB
updateLabelImages.m 3KB
multisvm.m 2KB
updateFilterResForNucleiCalc.m 2KB
filter_response_compute_gaussian_filter.m 2KB
kmeans_in_house.m 2KB
computeOrientedEnergyLM.m 2KB
hotd.m 2KB
extract_histogram_from_a_single_core_g3_vs_nm.m 2KB
demo_em_non_correlated.m 2KB
kmeans.m 2KB
textonDimensionalityReduction.m 2KB
computeTextonHistForWholeCore.m 2KB
fractal_dim_demo.m 2KB
demo.m 2KB
makeLMfilters.m 2KB
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