文件名称：Brain-MRI-Age-Classification-using-Deep-Learning:MATLAB 示例使用深度学习从脑 MRI 图像中对实际年龄进行分类-matlab开发
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更新时间：2024-06-20 12:50:33
matlab
此示例展示了如何使用迁移学习来修改和重新训练 ResNet-18（一种预训练的卷积神经网络），以对大脑 MRI 图像数据集执行图像分类。 本示例中使用的 MRI 扫描是在麻省理工学院 (MIT) 研究人员进行的社交大脑发育研究 [1] 期间获得的。 这些数据可以在OpenNEURO平台[2]上以NIfTI文件格式[3]下载。 此示例使用来自大脑MRI扫描量的2D轴向中间切片图像，并展示了如何根据参与者的年龄将这些图像分为3类： 1. 3-5岁参加者2. 7-12岁参加者3. 18岁以上的参与者，归类为成人 此示例通过深度学习工作流的多个步骤工作： 1. 探索公共脑部 MRI 图像数据集2. 为深度学习准备数据集3. 训练一个深度学习模型来执行按年代顺序的年龄分类4. 评估训练好的模型 运行示例打开并运行实时脚本 BrainMRIAgeClassificationUsingDeep
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