文件名称：matlab中DW检验的代码-Phindr3D:Phindr3D
文件大小：93.77MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-23 18:44:07
系统开源
matlab中DW检验的代码 Phindr3D :microscope: Phindr3D 是一个全面的浅层学习框架，用于使用无监督数据驱动的基于体素的特征学习对 3D (3D) 高内容筛选图像数据进行自动定量表型分析，可在计算上轻松进行分类、聚类和数据可视化。 引文 如果您发现 Phindr3D 对您的工作有用，请引用原稿： Mergenthaler P、Hariharan S、Pemberton JM、Lourenco C、Penn LZ、Andrews DW (2021) 使用数据驱动的无细胞分割机器学习对神经元和类器官进行快速 3D 表型分析。 PLoS Comput Biol 17(2)：e1008630。 . 安装 要安装独立程序，请下载用于安装Phindr3D或Phindr3D Organoid Contour Segmentation 应用程序的独立程序的可执行文件。 如果需要，将自动安装 Matlab 运行时。 代码是使用 Matlab 64 位版本 2017b 编写的。 要直接从 Matlab 运行 Phindr3D，请下载存储库并将其添加到您的 Matlab 路径中。 依赖关系 从中下
【文件预览】：
Phindr3D-main
----Phindr3D-workflow.png(531KB)
----ThirdParty()
--------Clustering()
----Executables()
--------Phindr3D_Installer_web.exe(38.31MB)
--------Phindr3D-OrganoidCSApp_Installer_web.exe(55.06MB)
----Phindr3D.m(127B)
----phindr3d_icon.png(85KB)
----LICENSE(34KB)
----Phindr3D-OrganoidCSApp()
--------getImageThreshold.m(728B)
--------parseMetadataFile.m(2KB)
--------getFocusplanesPerObjectMod.m(907B)
--------getfsimage.m(2KB)
--------getSegmentedOverlayImage.m(2KB)
--------smoothImage.m(426B)
--------organoidSegmentation.m(3KB)
--------removeBorderObjects.m(420B)
--------segmentImage.m(978B)
--------resetLabelImage.m(270B)
----Manuals()
--------Phindr3D_UserManual.pdf(846KB)
--------Phindr3D-Organoid-Contour-Segmentation-App_Manual.pdf(116KB)
----README.md(4KB)
----Lib()
--------getDistancePointFromLine.m(130B)
--------getTrainingFields.m(1KB)
--------getImageProfile.m(1KB)
--------getImageThreshold.m(728B)
--------viewScatterPie2.m(3KB)
--------parseMetadataFile.m(2KB)
--------findClosestPoint2Line.m(260B)
--------rescaleIntensity.m(325B)
--------clsIn.m(690B)
--------getGroupIndices.m(556B)
--------setParameterValues.m(2KB)
--------getImageThresholdValues.m(1KB)
--------findjobj.m(162KB)
--------getTileInfo.m(6KB)
--------getImageIDfromMetadata.m(1KB)
--------PhindrViewer.fig(32KB)
--------setParameters.m(18KB)
--------getMegaVoxelProfile.m(4KB)
--------metadataExtractor.m(14KB)
--------PhinDR3D_Main.fig(38KB)
--------getTrainingPixels.m(4KB)
--------getImageInformation.m(411B)
--------getIntensityFeatures.m(3KB)
--------updateAxisImage.m(924B)
--------getMerged3DImage.m(2KB)
--------extractImageLevelTextureFeatures.m(3KB)
--------getImageWithSVMVOverlay.m(506B)
--------getPixelBins.m(1KB)
--------imageViewer.fig(25KB)
--------writestr.m(675B)
--------imageViewer.m(10KB)
--------PhinDR3D_Main.m(28KB)
--------getScalingFactorforImages.m(3KB)
--------getTileProfiles.m(5KB)
--------metadataExtractor.fig(13KB)
--------mergeChannels.m(665B)
--------setTextInformation.m(822B)
--------getIndividualChannelThreshold.m(2KB)
--------getMIPImage.m(452B)
--------setChannelInformation.m(700B)
--------PhindrViewer.m(29KB)
--------getSuperVoxelBinCenters.m(2KB)
--------getMegaVoxelBinCenters.m(1KB)
--------colorpicker.m(6KB)
--------setImageView.m(1KB)
--------getExtractedMetadata.m(3KB)
--------getBestPreference.m(2KB)
--------getPixelBinCenters.m(1KB)
--------computeClustering.m(463B)
--------updateAxisPlot.m(1KB)
--------colorpicker.fig(7KB)
--------assignTilestoBins.m(579B)
--------initParameters.m(1KB)
--------getImage2Display.m(3KB)
--------equalTrainingSamplePartition.m(433B)
--------setParameters.fig(32KB)
--------selectPixelsbyweights.m(239B)