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Brain-MRI-Age-Classification-using-Deep-Learning

버전1.1 (71.6 mb)작성자: Vijay艾耶
MATLAB实例，利用深度学习从脑MRI图像中分类年龄
5．0
（4）

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업데이트날짜:2021/1/19

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基于深度学习的脑MRI年龄分类

这个例子展示了如何使用MRI大脑图像数据集，以及如何使用迁移学习来修改和重新训练ResNet-18(一个预先训练的卷积神经网络)，以在该数据集上执行图像分类。

本例中使用的核磁共振扫描是由麻省理工学院(MIT)的研究人员在社会大脑发展研究[1]中获得的，可通过OpenNEURO平台下载:https://openneuro.org/datasets/ds000228/versions/1.1.0

这个例子展示了如何根据参与者的实际年龄将大脑MRI扫描卷的水平中切片图像分为3类:

  1. 3-5岁参与者
  2. 7-12岁的参与者
  3. 参与者年龄大于18岁，分类为成人

这个例子通过了深度学习工作流的多个步骤:

  • 探索一个公共大脑MRI图像数据集
  • 准备用于深度学习的数据集
  • 培训一个深度学习模型来进行年龄分类
  • 评估训练过的模型

运行示例

打开并运行实时脚本BrainMRIAgeClassificationUsingDeepLearning.mlx

要求:

参考文献

[1]理查德森，H.， Lisandrelli, G.， Riobueno-Naylor, A.和Saxe, R.(2018)。从3岁到12岁社会大脑的发展。自然通讯，9(1)，1027。https://doi.org/10.1038/s41467-018-03399-2

The MathWorks, Inc.版权所有2020

在文件交换中查看脑磁共振-年龄分类-使用深度学习

용양식

维贾伊·艾耶(2022年)。Brain-MRI-Age-Classification-using-Deep-LearningGitHub (https://github.com/matlab-deep-learning/Brain-MRI-Age-Classification-using-Deep-Learning/releases/tag/v1.1)。검색됨．

Matlab릴리스호환정보
개발환경:R2020a
R2019b에서R2021a까지의릴리스와호환
플랫폼호환성
窗户 macOS Linux

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