肺癌是一种严重威胁患者生命的恶性肿瘤。通过对肺癌病人进行生存预测分析并制定针对性治疗方案，对提高病人生存率具有重要意义。提出一种基于病理学图像的肺癌患者生存预测分析方法。首先采用深度学习方法对病理学图片进行肺癌细胞自动检测，并对检测出的肺癌细胞进行特征提取。在特征选取中，引入了反映肺癌细胞间关系和分布特性的拓扑特征的提取方法，将提取的拓扑特征作为生存分析的预测因素。最后采用Cox-Lasso方法对肺癌患者进行生存预测分析。实验结果表明，该方法能够提高细胞检测的效率和准确性，并具有较高的肺癌患者生存预测分析能力。
2022-02-11 16:22:09
980KB
1
Hospital-Management-System-:php和mysql中的医院管理系统。 该系统有一个主页，管理员可以从中登录。 登录后，用户可以添加患者和医生的详细信息
2022-01-24 20:07:57
2.33MB
1