本数据集是一个癌症CT图像数据，包括69位不同的患者的475个病例的中等规模的CT影像和患者年龄。该数据是 TCGA-LUAD 肺癌CT影像数据库的一部分。

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网络(或图表)在生物学和医学中无处不在，从分子相互作用图到人口规模的社会和健康相互作用。例如，分子结构可以分别从原子和键转换为节点和边;蛋白质相互作用自然形成了一个基于物理相互作用或功能关系存在的网络;网络可以由药物(例如，小化合物)、蛋白质和疾病组成，以便建模药物-药物相互作用、药物与靶蛋白的结合以及识别药物-疾病治疗机会;病人记录可以表示为网络，其中边缘可能表示医疗代码在健康记录中共同出现。 图表示学习，也被称为图上的机器学习，几何深度学习，或图神经网络(GNNs)，已经成为网络数据集深度学习的领先范式。图的深度学习尤其具有挑战性，因为图包含复杂的地形结构，没有固定的节点排序，也没有参考点。图还可以包含许多不同类型的实体(节点)和相互关联的富交互(边)。经典的深度学习方法无法考虑如此多样的结构属性和丰富的交互，这是网络的本质，因为它们是为固定大小的网格(即图像和表格数据集)或序列(即文本)设计的。类似于图像和文本的深度学习如何彻底改变了图像分析和自然语言处理领域，图表示学习的进步使科学界能够更广泛地使用深度学习，不仅用于图像和文本数据集，而且用于任何相互连接的、联网的数据系统。这

大数据+精准医疗 2012年全国居民慢性病死亡率为533/10万，占总死亡人数的86.6%。心脑血管病、癌症和慢性呼吸系统疾病为主要死因，占总死亡的79.4%，其中心脑血管病死亡率为271.8/10万，癌症死亡率为144.3/10万（前五位分别是肺癌、肝癌、胃癌、食道癌、结直肠癌），慢性呼吸系统疾病死亡率为68/10过标化处理后，除冠心病、肺癌等少数疾病死亡率有所上升外，多数慢性病死亡率呈下降趋势。慢性病的患病、死亡与经济、社会、人口、行为、环境等因素密切相关。一方面，随着人们生活质量和保健水平不断提高，人均预期寿命不断增长，老年人口数量不断增加，我国慢性病患者的基数也在不断扩大；另一方面，随着深化医药卫生体制改革的不断推进，城乡居民对医疗卫生服务需求不断增长，公共卫生和医疗服务水平不断提升，慢性病患者的生存期也在不断延长。慢性病患病率的上升和死亡率的下降，反映了国家社会经济条件和医疗卫生水平的发展，是国民生活水平提高和寿命延长的必然结果。当然，我们也应该清醒地认识到个人不健康的生活方式对慢性病发病所带来的影响，综合考虑人口老龄化等社会因素和吸烟等危险因素现状及变化趋势，我国慢性病的

Segmenting Soft Tissue Sarcomas是由手术病理确认的软组织肉瘤的医学 PET-CT 图像，从2004年11月到2011年11月，有19例病例发现了肺部转移。

Segmenting Soft Tissue Sarcomas是由手术病理确认的软组织肉瘤的医学 PET-CT 图像，从2004年11月到2011年11月，有19例病例发现了肺部转移。

TianChi Diabetes Game 大赛网址： Introduction 天池精准医疗大赛，其分为三个阶段初赛、复赛和决赛。初赛的题目是针对2型糖尿病的回归问题，根据受检者的体检数据和临床信息对血糖值进行预测。复赛的题目是针对妊娠糖尿病的二分类问题，通过体检信息和基因信息预测出是否患有妊娠糖尿病。决赛是在现场进行答辩。 本人是积极向上团队中的队员，积极向上团队再精准医疗大赛中取得了初赛top-11和复赛top-6的成绩。当前代码仓库仅仅包含了本人参赛中的思路和代码，当公布初赛结果时，我发现初赛预测结果比我们提交的效果更好，后来也没有仔细分析，仅仅把当时的代码稍微整理一下。团队复赛最终提交版的天池社区技术圈：。 Path TianChi-Diabetes | |-- preliminary：初赛代码 | |-- repecharge：复赛代码 Preliminary 预处理：矩阵补全

基于“精准医疗”理念的HBV母婴传播阻断.pdf

曙光发力精准医疗.pdf

本数据集是一个癌症CT图像数据，包括69位不同的患者的475个病例的中等规模的CT影像和患者年龄。该数据是 TCGA-LUAD 肺癌CT影像数据库的一部分。