文件名称:
BIOF399-Final-project:BIOF 399深度学习用于医疗保健图像分析最终项目-源码
开发工具:
文件大小: 15mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-15
详细说明：BIOF399-最终项目
BIOF 399深度学习用于医疗保健图像分析最终项目请上传并提交大纲，以供您进行最终的项目演示。 确保包括标题，目标，应用程序和预期结果。
将MRI数据分类为痴呆或非痴呆
该项目的目标是使用DL / TF建立一个模型，该模型可以将MRI数据准确分类为痴呆症或非痴呆症。 数据来自影像研究开放获取系列（OASIS）网站。 我正在使用OASIS-2数据，该数据由150名年龄在60至96岁之间的受试者的纵向收集组成。每个受试者在两次或两次以上就诊时进行了扫描，至少间隔了一年，总共进行了373次成像会议。 对于每个对象，包括在单次扫描会话中获得的3或4个单独的T1加权MRI扫描。 受试者都是右撇子，包括男性和女性。 在整个研究过程中，有72名受试者被定为非痴呆症。 纳入的受试者中有64名在初次就诊时被诊断为痴呆症，并且仍然如此，以便随后进行扫描，包括51名轻度至中度阿尔茨海
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