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競標(biāo)描述

競標(biāo)秘訣:競標(biāo)之后即可獲得雇主聯(lián)系方式,主動(dòng)聯(lián)系雇主更容易中標(biāo)!

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    對(duì)服務(wù)商進(jìn)行評(píng)價(jià)
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    發(fā)布成功


    基于Python語言的海馬結(jié)構(gòu)與功能分析軟件的開發(fā)及驗(yàn)證

    青銅1級(jí)項(xiàng)目 星級(jí)雇主

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    2人競標(biāo)

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    該雇主為二星雇主,選中多次,項(xiàng)目靠譜,請(qǐng)大家踴躍競標(biāo)!

    ¥3000.00

    發(fā)布時(shí)間:2016.12.26 行業(yè)分類:軟件開發(fā) 技術(shù)分類:
    • 發(fā)布需求
      2016.12.26
    • 聯(lián)系雇主
    • 雇主選中
    • 托管傭金
    • 服務(wù)商工作
    • 驗(yàn)收付款
    項(xiàng)目詳情 (競標(biāo)后方可查看雇主聯(lián)系方式)
    基于Python語言,結(jié)合QT進(jìn)行UI設(shè)計(jì),在Ubuntu環(huán)境下自主編寫代碼,實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)與功能兩種腦醫(yī)學(xué)圖像的顯示、預(yù)處理、海馬結(jié)構(gòu)分割、海馬功能分割、統(tǒng)計(jì)分析、以及基于海馬結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和基于海馬功能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建等多功能。

     根據(jù)用戶需求,將該軟件設(shè)計(jì)分成五大模塊。五大模塊具體功能如下:

    1 預(yù)處理

    a.結(jié)構(gòu)磁共振圖像預(yù)處理

       結(jié)構(gòu)磁共振預(yù)處理要實(shí)現(xiàn)的功能包括空間標(biāo)準(zhǔn)化,目的是將不同的圖像配準(zhǔn)到同一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)空間中,具備同一個(gè)坐標(biāo)系統(tǒng);然后對(duì)腦結(jié)構(gòu)圖像進(jìn)行平滑,用半高寬的大小決定平滑核的大小。

    b.功能磁共振圖像預(yù)處理

        用剛體變換算法將輸入的圖像配準(zhǔn)到參考圖像上,實(shí)現(xiàn)頭動(dòng)校正,減小因?yàn)轭^動(dòng)造成的實(shí)驗(yàn)誤差;根據(jù)掃描方式的不同選擇不同的事件層校正算法,FSL中提供了三種不同的校正方法;通過設(shè)定半高寬的數(shù)值,來實(shí)現(xiàn)空間平滑的功能;每個(gè)體素的時(shí)間序列包括掃描者生理信號(hào)(心動(dòng)周期、呼吸等)和一些高頻噪聲,用時(shí)間濾波的方法,去除低頻或高頻信號(hào);灰度標(biāo)準(zhǔn)化,FSLFEAT工具箱自動(dòng)完成該功能。

    2 海馬分割

    a.手動(dòng)分割海馬

      需具備所有的圖像顯示功能;鼠標(biāo)左鍵點(diǎn)擊圖像,會(huì)記錄該點(diǎn)的坐標(biāo),兩點(diǎn)連成一線,多點(diǎn)連成一體;將每層畫出的ROI合成總的三維圖像,并存儲(chǔ)。

    b.結(jié)構(gòu)分割海馬

       基于多圖譜分割方法進(jìn)行海馬的自動(dòng)分割,對(duì)其中的標(biāo)簽融合步驟進(jìn)行改進(jìn),通過使用流形學(xué)習(xí)獲取圖像塊在低維空間中的坐標(biāo)表示,在低維空間中賦予圖譜圖像塊權(quán)重值,并進(jìn)行標(biāo)簽融合,實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確地海馬分割。

        該部分有現(xiàn)成的C++代碼,在Ubuntu下集成到Python程序中即可。

    c.功能分割海馬亞區(qū)

      因?yàn)榍邦~葉皮層、后扣帶皮層、丘腦和海馬存在著功能連接,所以選取這三個(gè)作為種子區(qū)域,分別將三個(gè)種子區(qū)域的每個(gè)體素和海馬的所有體素做偏相關(guān),選取最大的偏相關(guān)系數(shù)代表的體素點(diǎn),給該Voxel一個(gè)標(biāo)簽,這樣所有的海馬體素點(diǎn)就帶有了三個(gè)種子區(qū)域的標(biāo)簽,從而將海馬分成三個(gè)亞區(qū)——頭,體,尾。

        該部分有文獻(xiàn),實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)中的算法即可。

    3 網(wǎng)絡(luò)連接分析

    a.基于海馬的腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)連接

      基于結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)分割出的海馬結(jié)構(gòu),做海馬區(qū)與全腦的腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)連接:將分割出的海馬提取出灰質(zhì)數(shù)據(jù),將所有灰質(zhì)數(shù)據(jù)求平均,把平均值設(shè)為一個(gè)種子點(diǎn),與全腦的體素做相關(guān),就得到了海馬與全腦的結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)連接。

    b.基于海馬亞區(qū)的腦功能網(wǎng)絡(luò)連接

      基于分割出的三個(gè)海馬亞區(qū),將每個(gè)亞區(qū)中的所有體素求平均值,把每個(gè)平均值作為一個(gè)種子點(diǎn),計(jì)算種子點(diǎn)與全腦體素的相關(guān)系數(shù),得到三個(gè)亞區(qū)與全腦的網(wǎng)絡(luò)連接。

    4 統(tǒng)計(jì)分析

        該部分要實(shí)現(xiàn)的具體功能是把經(jīng)過分割得到的海馬體積進(jìn)行形態(tài)學(xué)分析,分析方法主要包括:方差分析,單樣本T檢驗(yàn),雙樣本T檢驗(yàn),獨(dú)立成分分析,皮爾森相關(guān)系數(shù)分析。

    5 可視化

        該部分要實(shí)現(xiàn)的具體功能圖像的讀取、存儲(chǔ),圖像格式包括DICOMNIFTINIFTI_PAIRANALYZE_GZNIFTI_GZNIFTI_PAIR_GZ;圖像的三維顯示,默認(rèn)情況是橫斷面、矢狀面、冠狀面的單層顯示且三個(gè)圖像實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián),拖動(dòng)滑條顯示一個(gè)面的不同層;圖像的放大、縮小、平移;光標(biāo)位置數(shù)值顯示MNI坐標(biāo)以及native坐標(biāo),移動(dòng)光標(biāo),x,y,z數(shù)值相應(yīng)的改變;不同窗口同步坐標(biāo)變化

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    3、平臺(tái)提供設(shè)計(jì)項(xiàng)目對(duì)接服務(wù),希望促成高效合作,對(duì)交易雙方不收取傭金,謝謝留意!

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    nm_1993

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