医学器官MATLAB代码下载及放射治疗决策支持

随着医疗技术的不断进步，临床决策支持工具在医疗实践中发挥着越来越重要的作用。这些工具不仅能够提供医生们所需的关键信息，还能够辅助医疗决策过程，提升医疗服务的效率和质量。

决策支持系统整合大量数据，结合模型，通过人机交互协助决策者科学决策。涵盖传统决策支持系统、智能决策支持系统、数据仓库与数据挖掘、综合决策支持系统。

Matlab中GUI设计是一个初学者可以直接运行的学习工具，通过下载图形代码，用户可以快速入门并理解GUI的设计原理。

topsis 的 matlab 实现还挺多的，但这个 repo 的代码算是比较清晰的那种。直接实现了标准 TOPSIS 和模糊 TOPSIS 两个版本，适合搞多指标决策的你参考。代码结构不复杂，主要函数基本都注释清楚，改起来方便。比如你要做一个基于模糊权重的方案优选，用它改个模糊相似度函数就能直接跑。强烈建议你配合看下熵权法相关的例子，像这个熵权 TOPSIS 的实现，能帮你搞清楚怎么给权重自动赋值。还有个细节，模糊部分是用了隶属度函数三角模糊数，数学基础弱点也能看懂。如果你在做模糊 MCDM 类研究或者需要权重灵活的模型，这份代码还蛮合适的。嗯，文件比较小，拉下来几分钟就能跑通。

随着技术的进步，支持向量机（SVM）算法在数学建模中的应用日益广泛。本资源提供了适合新手学习的支持向量机算法视频和相关的Matlab代码，为您解决数学建模过程中的问题。

这是与医学相关的MATLAB代码，涵盖了基于深度学习的可重复深度压缩传感（DCS）。提供了源代码、PDF和DOI链接。根据采样矩阵类型（基于帧/基于块）、采样尺度（单尺度、多尺度）和深度学习平台进行分类。此外，还包括图像/视频的重建部分。如果您需要任何相关的源代码，请随时告知。

如果您在安装MATLAB官网提供的Arduino硬件支持包时遇到问题，可以尝试下载此资源。这个支持包有时安装起来并不顺利，因此分享给大家。

数据仓库：决策支持的数据基石 数据仓库并非简单的数据库，它以支持管理决策为核心目标，具备以下鲜明特征： 面向主题: 数据组织围绕特定主题，如“产品”、“客户”等，提供决策所需的简明信息视图。 数据集成: 整合来自多个异构数据源的数据，消除信息孤岛，构建统一数据视图。 时变性: 数据存储包含时间维度，记录历史变化，为决策提供全面的时间视角。 非易失性: 数据相对稳定，主要用于分析和查询，与实时操作数据分离，确保数据安全。 数据仓库作为决策支持数据模型的物理实现，为企业战略决策提供信息支撑，并通过整合异构数据源，构建支持结构化查询、分析报告和决策制定的体系结构。

使用 CHAI3D 库实现 IST 算法，实现复杂医学数据结构的触觉碰撞检测。在主函数初始化中为对象创建 AABB 树，并制作体素化器。将对象表示为体素，在体格结构中构建内球树。