图像的均方误差的matlab代码-DN_BayesianNetwork:贝叶斯网络的生成和分析中使用的代码，用于对糖尿病肾病的进...

图像的均方误差的matlab代码分析图像特征与糖尿病肾病分期的关系 动机：糖尿病目前是美国第七大主要死因，每年有150万以上的新诊断。 高血糖症的结果是，各种内部过程在细胞水平被破坏，这可能表现为严重的血管功能障碍。 负责血液过滤的肾脏对正常循环中的不适非常敏感，因此在糖尿病患者的一生中会遭受大量损害。 糖尿病肾病（DN）在临床上是通过患者尿液中蛋白质含量过高来确定的，并且可以由组织病理学家通过检查穿刺活检进一步评估。 在这些活检组织中，肾小球（核心功能性过滤单元）内可见损伤程度和DN进展程度。 组织病理学家目前采用各种半定量方法来总结患者肾小球的功能能力，但是这种方法耗时且观察者内部差异很大。 我们的实验室定义了一组特征（n = 14），这些特征指示着在Bowman胶囊内以计算方式分割的肾小球核的相对位置旋转的单个肾小球的健康状况。 为了确定这些计算出的特征和DN分期的相互依赖性（由肾脏病理学家使用Tervaert量表指定），我们使用了贝叶斯网络（BN）。 BN是一种概率图形模型，它使用试探法来近似每个特征的后验分布，并将这些关系编译为有向无环图。 出版待定 用法： 从单个肾小球图像