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CD3单抗在小鼠模型上减弱输血相关移植物抗宿主病，李晓帆，胡晚育，输血相关的移植物抗宿主病（TA-GVHD）是输血的并发症。TA-GVHD的后果很严重。TA-GVHD的死亡率为90%～100%。近年来随着免疫抑制治疗应用的�

UCI Heart Disease 数据集原始数据

木薯叶病分类 目录 我的木薯叶病比赛学习历程。我花了整整3周的时间参加这项比赛。 目标： 对木薯叶上呈现的疾病类型进行分类。有五个不同的标签：木薯细菌枯萎病（CBB），木薯褐斑病（CBSD），木薯绿斑驳病（CGM），木薯花叶病（CMD）和健康。 挑战： 这项比赛有一些挑战。 每个班级之间的分配不平衡。标签3 CMD与其他类别之间存在巨大差异。这可能会对预测产生偏差。因此，必须采用加权损失函数或过采样。 嘈杂的标签。一幅图像中有很多错误标记的图像和多种疾病，可能会影响模型预测。为了解决这个问题，可以实现多种技术，例如标签平滑，混合，剪切混合增强。 我在截止日期前参加了比赛，因此就如何处理嘈杂的标签以及哪种模型在本次比赛中效果最好，进行了很多讨论。大多数竞争对手都采用了Efficientnet和视觉变压器（ViT），因此在尝试其他模型（例如ViT，DeiT，Hybrid Resnet和ViT）

心血管疾病使用决策树和随机森林分类器 决策树算法可用于预测心血管疾病并使用随机森林分类器和探索性数据分析来提高准确性

心脏病检测Web应用程序 该存储库包含为此Web应用程序项目开发的所有代码文件。 这是一个作为Web应用程序部署的机器学习项目。 预览： ： 目的：该项目旨在开发一种机器学习模型，该模型可用于根据给定的医学报告数据预测患有心脏病的患者。 编程语言：Python3 图书馆：Sklearn，Pandas，NumPy，Matplotlib，Seaborn等 Web框架：Python中的Flask Web框架 部署：Heroku 使用的技能：编程，数据分析，机器学习算法知识，数据结构和算法知识，Web开发。 该存储库的文件介绍， “ heart.csv”是从UCI机器学习存储库中获取的数据集。 “ model.py”是用于开发机器学习模型的python脚本。 在可用数据集上对“ knn_model.py”进行训练后，将其保存为ML模型。 “ app.py”具有开发Web应

Alzheimer-s-disease-documentation:阿尔茨海默氏病的常见检查方法和诊断方法

植物病害分类 使用图像数据和神经网络对植物病害进行分类 该存储库包含用于训练几个深度卷积神经网络（CNN）的代码和相关分析，以识别14种作物物种和26种疾病。 使用在受控条件下收集并由PlantVillage项目提供的54306张患病和健康植物叶片图像的公共数据集对模型进行了训练。 评估了三种不同的方法来提高Mohanty等人报告的基线准确性。 在研究论文“将深度学习用于基于图像的植物病害检测”中，其中CNN模型也用于使用相同的数据集对植物病害进行分类。 研究的三种方法是“转移学习”，“单图像超分辨率”和“层次结构超类学习”，所有这些方法都集中于此数据集或图像分类问题所特有的特定组件。 项目组织 ├── LICENSE ├── Makefile <- Makefile with commands like `make data` or `make train` ├─

Bacterial leaf blight Brown spot Leaf smut 里面包含这三种水稻病害叶片白底图，可以添加数据量

眼病智能识别（ODIR）是一个结构化的眼科数据库，其中包含5,000名年龄，左眼和右眼的彩色眼底照片以及医生的诊断关键词的患者。该数据集旨在表示由上工医疗技术有限公司从中国不同医院/医疗中心收集的“真实”患者信息集。在这些机构中，眼底图像由市场上的各种相机（例如佳能，蔡司和Kowa）捕获，从而产生不同的图像分辨率。