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  1. ACM 检测肿瘤面积

  2. 在一个正方形的灰度图片上，肿瘤是一块矩形的区域，肿瘤的边缘所在的像素点在图片中用0表示。其它肿瘤内和肿瘤外的点都用255表示。现在要求你编写一个程序，计算肿瘤内部的像素点的个数（不包括肿瘤边缘上的点）。已知肿瘤的边缘平行于图像的边缘。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2012-05-10
    • 文件大小：712byte
    • 提供者：a54034079

  1. ACM 肿瘤检测

  2. 一张CT扫描的灰度图像可以用一个N*N（0<N<100）的矩阵描述，矩阵上的每个点对应一个灰度值（整数），其取值范围是0-255。我们假设给定的图像中有且只有一个肿瘤。在图上监测肿瘤的方法如下：如果某个点对应的灰度值小于等于50，则这个点在肿瘤上，否则不在肿瘤上。我们把在肿瘤上的点的数目加起来，就得到了肿瘤在图上的面积。任何在肿瘤上的点，如果它是图像的边界或者它的上下左右四个相邻点中至少有一个是非肿瘤上的点，则该点称为肿瘤的边界点。肿瘤的边界点的个数称为肿瘤的周长。现在给定一个图像

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2012-05-10
    • 文件大小：639byte
    • 提供者：a54034079

  1. matlab开发-脑电图检测与分类

  2. matlab开发-脑电图检测与分类。脑磁共振肿瘤检测与分类的matlab代码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-21
    • 文件大小：463kb
    • 提供者：weixin_38743968

  1. 转移性乳腺癌患者血液循环肿瘤细胞HER2状态与组织标本存在明显差异

  2. 转移性乳腺癌患者血液循环肿瘤细胞HER2状态与组织标本存在明显差异，贾军，余靖，[目的] 检测转移性乳腺癌患者外周血循环中肿瘤细胞(CTC)，探讨外周血中CTC的HER2表达与肿瘤组织标本的相关性。[方法] 采用实时定量荧光

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-13
    • 文件大小：207kb
    • 提供者：weixin_38557896

  1. FBXO6稳定表达肿瘤细胞系的构建及其亚细胞器定位

  2. FBXO6稳定表达肿瘤细胞系的构建及其亚细胞器定位，刘彬，徐含章，检测FBXO6在多种肿瘤细胞中的表达和定位情况并构建稳定表达FBXO6的肿瘤细胞株。运用RT-PCR方法，在人胚肾293T细胞以及9种不同来源的肿瘤

  3. 所属分类：其它

  1. FGFR2 mRNA 3'UTR萤光素酶报告载体的构建及活性检测

  2. FGFR2 mRNA 3'UTR萤光素酶报告载体的构建及活性检测，韩维，谭萱，目的 通过构建FGFR2 mRNA 3'UTR的全长及截短体荧光素酶报告载体，为研究食管癌肿瘤微环境中 FGFR2基因转录及翻译后调控提供有效工具。方�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-29
    • 文件大小：294kb
    • 提供者：weixin_38670391

  1. c-Myc-miR-129-5p-SOX4-LET7C反馈通路调节肿瘤发生

  2. c-Myc-miR-129-5p-SOX4-LET7C反馈通路调节肿瘤发生，韩翰，李文娟，目的：研究c-Myc和miR-129-5p在肿瘤发生过程中的表达调控。方法：通过生物信息学方法预测miR-129-5p的下游靶基因，检测miR-129-5p靶基因是否�

  3. 所属分类：其它

  1. 检测血清RASSF1A甲基化及其与卵巢癌的关系

  2. 检测血清RASSF1A甲基化及其与卵巢癌的关系，马琳，刘芙蓉，【摘要】　目的　探讨循环肿瘤DNA中RASSF1A基因的甲基化及其与卵巢癌的关系。方法 应用甲基化特异性PCR (MSP)方法，对51名正常健康人、5

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-24
    • 文件大小：349kb
    • 提供者：weixin_38692184

  1. 单羰基姜黄素类似物的抗肿瘤靶点发现

  2. 单羰基姜黄素类似物的抗肿瘤靶点发现，李颖博，周德敏，目的：研究和发现单羰基姜黄素类化合物的抗肿瘤靶点。方法：通过反向对接预测化合物潜在作用靶点。利用MTT法检测化合物对前列腺癌

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-24
    • 文件大小：395kb
    • 提供者：weixin_38693173

  1. 肿瘤相关巨噬细胞的过表达示腋结阴性乳腺癌预后不良

  2. 肿瘤相关巨噬细胞的过表达示腋结阴性乳腺癌预后不良，张悦，张清媛，目的 探讨肿瘤间质内肿瘤相关巨噬细胞（TAM）表达与腋结阴性乳腺癌患者预后的关系。 方法：应用免疫组织化学染色法检测172例乳腺癌�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-09
    • 文件大小：238kb
    • 提供者：weixin_38661087

  1. Real-Time PCR检测非小细胞肺癌患者循环肿瘤细胞TUBB3、TS mRNA表达及意义

  2. Real-Time PCR检测非小细胞肺癌患者循环肿瘤细胞TUBB3、TS mRNA表达及意义，满迎春，金时，目的 应用Real-Time PCR(实时定量PCR)的方法检测非小细胞肺癌患者外周血循环肿瘤细胞中TUBB3、TS的mRNA表达，分析其对化疗的指导作用。方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-09
    • 文件大小：373kb
    • 提供者：weixin_38722944

  1. 基于滚环复制放大技术及适体识别作用检测肿瘤细胞

  2. 基于滚环复制放大技术及适体识别作用检测肿瘤细胞，刘海涛，王楠楠，在本工作中，通过滚环复制技术指数性的放大能力，以适体的高度亲和力识别信号，通过标记在条码DNA上的硫化镉量子点纳米粒子实现电

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-08
    • 文件大小：864kb
    • 提供者：weixin_38626984

  1. 电极表面等温酶循环DNA分子机器放大信号电致化学发光检测DNA和肿瘤细胞

  2. 电极表面等温酶循环DNA分子机器放大信号电致化学发光检测DNA和肿瘤细胞，郭英姝，孙源顺，本工作基于电极表面等温酶循环DNA分子机器放大信号检测靶标分子。靶DNA与模板DNA杂交后，在DNA聚合酶和剪切酶的作用下发生常温循环链

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-08
    • 文件大小：406kb
    • 提供者：weixin_38722164

  1. Mel-18在人膀胱尿路上皮肿瘤组织中的表达及意义

  2. Mel-18在人膀胱尿路上皮肿瘤组织中的表达及意义，何汀，陈明，目的：检测Mel-18在人膀胱尿路上皮肿瘤组织中的表达情况，探讨Mel-18表达情况与膀胱尿路上皮肿瘤患者年龄、性别、肿瘤大小、数目、肿

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-07
    • 文件大小：455kb
    • 提供者：weixin_38553478

  1. Fascin蛋白在乳腺导管上皮内肿瘤及浸润性导管癌中的表达意义

  2. Fascin蛋白在乳腺导管上皮内肿瘤及浸润性导管癌中的表达意义，姜英，常晓燕，目的 探讨fascin蛋白在乳腺导管上皮内肿瘤及浸润性导管癌中的表达。 方法 运用免疫组化方法检测30例普通导管上皮增生（UDH）、30例平�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-06
    • 文件大小：414kb
    • 提供者：weixin_38740397

  1. 使用分散延迟线和时间倒转进行低对比度肿瘤检测

  2. 使用分散延迟线和时间倒转进行低对比度肿瘤检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：329kb
    • 提供者：weixin_38725426

  1. BrainTumorDetection:在Python中使用Keras进行深度学习的脑肿瘤分类-源码

  2. 脑肿瘤检测 在Python中使用Keras进行深度学习的脑肿瘤分类 此存储库中的完整文档

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：308kb
    • 提供者：weixin_42177768

  1. brain-tumour-detection:从MRI图像检测脑肿瘤-源码

  2. 脑肿瘤检测 从MRI图像检测脑肿瘤

  3. 所属分类：其它

  1. 肿瘤检测-源码

  2. 肿瘤检测 基于来自kaggle的大脑MRI图像进行的肿瘤检测： ：//www.kaggle.com/navoneel/brain-mri-images-for-brain-tumor-detection

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：68mb
    • 提供者：weixin_42116672

  1. 脑癌存在与否：脑肿瘤检测-源码

  2. 那将是一个预测大脑中癌症存在的神经网络。 在那之后，它可以扩展为做其他事情。 我的网络结构： 在文件“ Zmiana_nazwy.py”中准备照片的名称。 使用“ CNN.py”中的照片，将其更改为数字并保存。 使用之前已经准备好的数据（在CNN.py中）。 使用火车集创建模型，并在“ ConvNet.py”中拟合其他验证集。 名为“ plots”的文件夹涉及在“ ConvNet.py”中创建的图，这些图表示训练和验证的准确性和损失。

  3. 所属分类：其它

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