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mvpalab：用于多维脑电图数据的机器学习解码工具箱
MVPalab是一种基于MATLAB的且非常灵活的解码工具箱，用于多维脑电图和磁构成数据。MVPALAB工具箱实现了几种机器学习算法来计算多元模式分析，跨分类，时间概括矩阵以及功能和频率贡献分析。它还为数据归一化，数据平滑，降低维度降低和超级验证生成提供了对一组广泛的预处理例程的访问。要在小组级别绘制统计推断，MVPALAB包括一种基于非参数的置换方法。此工具箱已设计为包括易于使用且非常直观的图形用户界面和数据表示软件，这使MVPalab成为那些很少或没有以前编码体验的用户的非常方便的工具。但是，MVPALAB不仅适用于初学者，因为它实现了几种高和低级的例程，允许更多经验丰富的用户以非常灵活的方式设计自己的项目。
伪计算机断层扫描图像产生大脑...
相对于计算机断层扫描（CT），磁共振成像（MRI）的软组织对比增加使其成为决定放射治疗（RT）的合适成像方法。当将MRI扫描用于治疗计划时，剂量计算和基于X射线的患者位置仍然需要CT扫描。这增加了工作量，由于图像注册间模式的必要条件，因此导致了不必要的，并且需要不必要的辐射。即使仅使用MR图像是有利的，但必须使用一种估计伪CT（PCT）的方式来生成电子密度映射和患者参考图像。因此，本文带来了一个有效的深度学习模型，可以使用以下步骤从MRI图像中生成合成的CT； a）在收集了CT和MRI扫描图像的数据中，b）使用图像进行预处理，以避免使用诸如Outier Emplier Empliering，数据平滑和数据归一化的技术避免异常和噪声，C）使用原理组件分析（PCA）和回归方法进行特征提取和选择，DCN和DCN（DCN）（DCN）（dcn）（dcn）（dcn）（dc）。此外，我们为此模型评估了DC，SSIM，MAE和MSE等指标。但是，我们建议的模型的精度为95％。关键字
摘要：心脏病是全球死亡率的主要原因之一。结果，至关重要的是适当诊断患者
摘要：心脏病是全球死亡率的主要原因之一。因此，适当，及时诊断患者至关重要。因此，本文的目的是使用选择性机器学习算法来预测心脏病。使用克利夫兰心脏病数据集评估了杠杆技术。在这项研究中，对五个分类器进行了培训和测试，并使用了平滑的克利夫兰数据集和平滑的克利夫兰数据集进行了测试。获得的结果表明，使用光滑数据集测试时，所有分类器的性能都更好，精度为98。11％比使用Unsooth数据集进行测试的精度为89.71％，其杠杆技术的性能要比所审查的文献中的作品要好。这些结果表明，使用数据平滑的功能工程可有效改善心脏病预测。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v29i1.32许可证：CC-BY-4.0开放访问策略：Jasem发表的所有文章都是开放式访问，免费下载，复制，重新分发，重新分发，翻译，翻译和阅读。版权策略：©2025。作者保留了版权和授予Jasem首次出版的权利。只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。将本文引用为：umar，n; Hassan，S.K；乌玛，一个； Ahmed，S。S.（2025）。通过选择性机器学习算法预测心脏病。J. Appl。SCI。 环境。 管理。 心脏病是全球死亡率的主要原因之一（Sharma等，2020）。SCI。环境。管理。心脏病是全球死亡率的主要原因之一（Sharma等，2020）。29（1）255-261日期：收到：2024年10月22日；修订：2024年11月20日；接受：2024年12月28日；发布：2025年1月31日关键字：心脏病；功能改进；预言;数据平滑；功能工程。任何影响心脏正常功能能力的问题称为心脏病（Zhenya和Zhang，2021）。在心脏病中，心脏通常无法向人体其他区域输送足够的血液，无法正常手术。冠状动脉的狭窄和阻塞会导致心力衰竭（Muhammad等，2020）。每年，估计有1700万人死于心血管疾病，例如心脏病发作和中风，占全球所有死亡人数的31％（Dutta等，2019）。心脏病是由多种变量（包括个人和专业行为）以及遗传性倾向引起的（Dutta等，2019）。心脏病护理和治疗极具挑战性，尤其是在贫困国家，由于缺乏诊断工具，医生和其他资源，