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RSS订阅原创 3D-Resnet-50 医学图像分类（二分类任务，需要mask）训练代码-图像格式为nrrd（附带验证代码）
3D-Resnet-50 医学图像分类（二分类任务，需要mask）训练代码-图像格式为nrrd（附带验证代码）
2022-12-13 20:33:26
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原创 3D-Resnet-50 医学图像分类（二分类任务）torch代码（精简版）-图像格式为NIFTI
3D-Resnet-50 医学图像分类（二分类任务）
2022-12-12 08:47:11
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原创 3D-resnet50 医学图像分类，训练及验证代码python
3D-resnet50 医学图像分类，训练及验证代码python可以选用resnet[10, 18 34, 50, 101, 152, 200]
2022-12-04 20:53:11
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原创 基于win10深度学习环境配置（conda，python，cuda11.7，torch1.13.0）
基于win10深度学习环境配置（conda，python，cuda11.7，torch1.13.0）
2022-12-04 08:57:29
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原创 3D-resnet50 医学图像分割，训练及验证代码python
3D-resnet50 医学图像分割，训练及验证代码python可以调整参数，使用3D-Resnet[10, 18, 34, 50, 101, 152, 200]
2022-12-04 08:46:07
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原创 R语言-影像组学数据处理
使用R语言对影像组学数据进行处理测试数据library(caret);library(glmnet);library(pROC)set.seed(123456)data <- read.csv("data.csv", header = T)p.data <- preProcess(data[,-1],method = c("center","scale","corr")) P.data <- predict(p.data,newdata = data[,-1])lass
2021-08-12 20:13:27
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原创 使用Pyradiomics提取图像影像组学特征
使用Pyradiomics（Python）提取图像（.nrrd）影像组学特征一、首先要安装Python和Pyradiomics需要注意的的是Pyradiomics需要C++支持，Microsoft C++ 生成工具可以解决直接安装pyradiomics，pip会自动安装其他pyradiomics所需的安装包pip install pyradiomics二、数据格式及数据储存格式数据格式：图像使用的是.nrrd格式储存，每个受试者两个文件，一个是图像，一个是体素感兴趣区（VOI）数据储存格式：
2021-07-04 10:07:36
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原创 MATLAB-SMP12-fMRI-BOLD图像批量预处理脚本
MATLAB-SMP12-fMRI-BOLD图像批量预处理脚本使用SMP12对BOLD图像进行批量预处理使用SMP12对BOLD图像进行批量预处理直接上代码了需要修改的参数有slice_number是扫描层数；TR重复时间；slice_order这里是间隔扫描；refslice1是中心位置的图像，根据slice_order确定；path是总目录，总目录下有应该是多个实验对象单独的文件夹，文件存储格式是分层存储每个被试文件夹里应该有结构像（其文件夹识别名称为MPRAGE）和功能像（其文件夹识别名称为BO
2021-04-16 11:30:06
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原创 R语言爬取HMDB，获取关键代谢物相关代谢通路
R语言爬取HMDB，获取关键代谢物相关代谢通路HMDB数据库是代谢组学常用的代谢物查询数据库数据分析后获取关键代谢物，需要对其代谢通路进行富集分析使用R语言[Rurl](https://cran.r-project.org/web/packages/ergm/index.html)和[xml](https://cran.r-project.org/web/packages/XML/index.html)包对HMDB代谢通路数据进行自动获取HMDB数据库是代谢组学常用的代谢物查询数据库当然，更常用的是KE
2020-10-16 09:53:03
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原创 使用python的pydicom模块对DICOMDIR文件进行操作，将混合存储的DICOM图像转化为分层存储
混合存储的DICOM图像，包含多个病人，多个研究次数（检查次数），多个和多个序列，多个图像。但多个病人和多个序列的图像混在一起存放，较难分辨哪些图片属于同一个病人。可以根据配套的DICOMDIR文件，使用python的pydicom模块对DICOMDIR文件进行操作，将上述DICOM图像转化为分层存储。运行前务必先备份原文件，偶尔会因DICOM图像所在的目录名错误，导致程序中止import osfrom os.path import dirname, joinimport shutilimpo
2020-07-08 09:17:23
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原创 使用python的pydicom模块对DICOMDIR文件的读取与结果显示
一、DICOMDIR 文件结构DICOMDIR 文件是一个可变长度的迷你database文件，描述的是一个 4 层的树状结构。1. Patient2. Study3. Series4. Image二、DICOM图像三种常见的存储形式1. 单独存储：只有一张单张的医学图像，没有任何其他的文件。2. 混合存储 ：较常见，一份文件中包含多个病人和多个序列的图像，带有配套的DICOMDIR文件，但多个病人和多个序列的图像混在一起存放，较难分辨哪些图片属于同一个病人。3. 分层存储 ：较常见，
2020-07-08 07:00:20
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原创 六、肿瘤RNA突变的全组学研究-肿瘤基因调控（Genomic basis for RNA alterations in cancer）
原文链接一、基因表达相关的生殖细胞/体细胞突变a. 根据基因型-组织表达项目（Genotype-Tissue Expression，GTEx）及表达定量性状遗传位点项目（expression quantitative trait loci，eQTL）的富集分析结果b. 突变类型主成分分析c. TEKT5相关基因突变分析显示，主要与该基因启动子共价修饰（Bivalent promoter）导...
2020-02-22 15:21:56
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原创 五、肿瘤全基因组学体细胞结构突变特征（Patterns of somatic structural variation in human cancer genomes）
原文链接共有16种特征性基因结构（SV）突变一、典型的结构突变（SV）剪切-粘贴式（左上）： 1. 基因缺失，缺失片段（灰色）前后基因连接 2. 基因倒序，基因在原位置上首尾倒序（黄色） 3. 复制+倒序，基因扩增后，倒序（青色）接入原有基因（存在基因缺失-灰色） 4. 不平衡易位，两段均有缺失的基因相连接 5. 倒序+易位，两条基因断裂后，断段倒序后互换，接入另一条基因的断点...
2020-02-22 11:18:01
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原创 四、肿瘤全基因组学体细胞点突变特征（The repertoire of mutational signatures in human cancer）
全文链接一、肿瘤突变特征：碱基置换及插入、缺失突变单碱基置换（49种特征类型，single-base-substitution，SBS）双碱基置换（11种特征类型，doublet-base-substitution，DBS）多碱基置换（4种特征类型，clustered-base-substitution，CBS）小的插入、缺失突变（17种特征类型，small insertion-and-...
2020-02-22 07:19:12
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原创 三、非编码体细胞突变肿瘤基因组学 -- 突变暗物质（Analyses of non-coding somatic drivers in 2,658 cancer whole genomes）
原文链接
2020-02-20 17:16:00
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原创 二、肿瘤发展进程、全基因组突变发生顺序（The evolutionary history of 2,658 cancers）
原文链接一、使用等位基因点突变追溯突变发生的时间a. 方法原则：早期突变（远期突变），因细胞分裂，相同点突变存在等位基因上，每个肿瘤细胞都存在晚期突变（近期突变），点突变只出现于等位基因其中之一，每个肿瘤细胞都存在Clonal（克隆系），相同的点突变出现于等位基因上（属早期突变），或出现于扩增的等位基因上（肿瘤染色体可能为多倍体，介于早期晚期中间），每个肿瘤细胞都存在Subclonal...
2020-02-19 15:07:31
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原创 一、肿瘤全基因组分析概况（Pan-cancer analysis of whole genomes，PCAWG）
一、肿瘤突变概况a. 突变包括生殖细胞突变（Germline mutation，与体细胞突变：Somatic mutation对应）体细胞拷贝数目变异(Somatic copy number alteration，SCNA [包括：拷贝数增加；插入、缺失变异insertion and deletion，Indels])基因重排（Gene rearrangement，GR）非编码区点突变...
2020-02-16 09:08:02
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