视网膜厚度分析

retinaMaps 算法使用分割数据描述视网膜色素上皮 (RPE) 和布鲁赫膜 (BM) 之间的空间。它提供 ETDRS 子域对应的面积和体积值。使用 retinaMaps 前，需要先执行 segPLEX（https://github.com/cnzakimuena/segPLEX）。处理后的文件夹（如 SamplePatient_01、SamplePatient_02 等）应包含一个“结果”子文件夹，将其放入“已处理”文件夹中，该文件夹应位于当前目录内。

使用 MATLAB 模拟视网膜波扩散模型

此脚本由Tyler L. Coye (2015)开发，所有权归天普大学医学博士生所有。自发布以来，已有超过6,000次下载。虽然时间有限，但大量使用此算法的研究论文证明了其在研究中的重要性。欢迎有兴趣的人士与作者共同进一步完善该算法。

在眼底图像分析中，深度神经网络（CNN）已被广泛用于糖尿病视网膜病变检测。将介绍如何利用深度学习技术和MATLAB实现自动化的糖尿病视网膜病变识别流程。请在有任何疑问时联系电子邮件：josemebin@gmail.com 或 电话：+91 9994444414。

眼单色像差的统计挺适合搞图像或医疗成像方向的朋友看一眼。文章用数据讲得明明白白：青光眼和糖尿病视网膜病变患者的高阶像差比正常人高出不少，分别是 2.9 倍和 1.8 倍。也就是说，如果你在做眼科成像、尤其是自适应光学相关的开发，这些参数能帮你搞清楚设备应该达到什么级别。文里还提到要用高阶的泽尼克多项式来校正像差——嗯，不是那种二阶三阶小打小闹的，是高于 8 阶的那种，系统精度得上得去。还有一点比较实用的是：波前校正器的行程需求也给出来了——青光眼要超 39μm，糖网病变要超 14μm。搞硬件调参时你至少心里有个谱。自适应光学系统不只是用在望远镜里，在眼科图像里也一样吃香，只不过面对的是活体人眼

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多个领域的Matlab仿真应用，使得视网膜血管检测技术更加精准和高效。

热连轧厚度控制系统中的混沌资料蛮值得一看，是你对MATLAB、非线性动力学感兴趣的话。这份资源里混沌、分岔、Lyapunov 这些点讲得挺透，思路清晰，还有是基于MATLAB的模拟数据。.caj文档格式虽然不是太常见，但不少国内期刊就爱用这个，看起来像是正规学术研究的成果。混沌现象说白了，就是系统太“敏感”了，一点点初始误差天差地别，控制起来确实挺棘手。但它也不是不能搞，像什么滑模控制、自适应控制这些策略在资料里有提。搞控制逻辑优化的你可以看看有没有新灵感。里面还提到了MATLAB 建模，估计是用了常微分方程模拟厚度变化，做工程仿真的时候这种建模方式还蛮通用的。如果你做工业系统模拟的，参考下建

使用C#开发气溶胶光学厚度反演算法的窗体应用，包括读取和处理CSV格式数据。解决多文件导入和文件名转化为日期数据的问题。应用特殊数学函数进行计算，并使用控件完成数据可视化输出。

这是一个Matlab代码，使用LOOCV算法从GPR剖面数据中确定碎片厚度反演的阈值。代码将xval_tsB.csv中的真实厚度测量值用于训练天线单元升高27 cm时的阈值，以及xval_tsAC.csv中天线单元为19 cm时的阈值。使用Arlot等人（2010年）提出的留一交叉验证方法计算所选横断面上每次测量相关的阈值。根据最低10%的RMSE计算报告的阈值，并将其应用于生成所选轮廓的厚度检索。在Changri Nup Glacier收集的.DZT文件即将出版。

为了满足土壤模型对更真实输入数据的需求，该数据集利用地形、气候和地质学的最佳可用数据开发了高分辨率栅格数据，精度为30角秒（约1公里）。数据集详细估计了基岩上方渗透层厚度，包含6个tif文件，涵盖高地风化层厚度、高地山坡土壤平均厚度等。