摘要：
人脑前额叶指大脑额叶的前部区域，运动皮层和运动前区皮层的前方，在经典的布鲁德曼分区中包括了8、9、10、11、12、13、14、24、25、32、44、45、46和47区。 阅读全文
posted @ 2025-12-14 15:34
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摘要：
from keras.optimizers import SGD keras.optimizers.SGD(lr=0.001, momentum=0.0, decay=0.0, nesterov=False) 参数: lr:学习率 momentum: 调整此参数可以令loss下降的更平滑 decay 阅读全文
posted @ 2025-12-14 15:34
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摘要：
data['keyword'] 阅读全文
posted @ 2025-12-14 15:31
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摘要：
VBM:反映各个点的体积(密度) 对于100个VBM数据,采用十折交叉验证,90例用于训练模型,10例用于更改脑区像素值探究致病脑区 伪代码: for 脑区 i = 1:90 for round = 1:10 把x_test的第i个脑区置为整个VBM数据的平均值 把10个(1折)VBM放进模型,得到 阅读全文
posted @ 2025-12-14 15:24
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摘要：
网络融合 什么是网络融合？ 简单说就是“1+1>2”——把不同网络或模块的优点组合起来，解决单一网络能力不足的问题。 在医学影像分割中，常见融合场景： 多尺度特征融合（如U-Net的跳跃连接） 多模态数据融合（CT+MRI） 多任务输出融合（同时分割器官+病变） 多个模型预测融合（集成学习） 分为以 阅读全文
posted @ 2025-12-14 01:00
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摘要：
分割部分 利用T2-flair数据 训练500次后的分割效果： loss值变化情况： 采用dice系数而不是交叉熵，所以会出现loss小于0的情况 dice系数：最终的val_dice在0.65左右 预测值： 真实标签： 利用reg_T1数据 训练500次后的分割效果： 最终的val_dice在0. 阅读全文
posted @ 2025-12-14 00:59
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摘要：
测试:考虑采用标准化方法对时间序列数据进行预处理 划分数据集:在数据增强之前划分数据集 交叉验证:事先划分数据集的话,考虑不采用交叉验证 拆分数据集: from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_valid, y_t 阅读全文
posted @ 2025-12-14 00:54
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摘要：
图片有通道,通常是RGB 时间序列也有通道,即不同维的时间序列数据 最简单的1维时间序列可以认为是1个通道(一条线) 利用CNN分类时间序列的网络结构: 搭建网络步骤: 它们的步骤差不多是一样的： [导入模块并创建数据] [建立模型] [定义优化器] [编译模型] [训练模型] [检验模型] [可视 阅读全文
posted @ 2025-12-14 00:53
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