系统收录了疾病近30000多种，记录近36000条，其中包含中医疾病编码和中医病征编码近2500条，内容全面准确，是目前国内最完备的，最新的ICD-10编码查询系统，是各种综合性医院和中医医院病案编码人员的得力助手。 系统主要包括ICD-10编码、附码、疾病名称、拼音码、性别限制、疗效限制等内容。支持疾病、疾病分类的双向查询，支持拼音、汉字名称和ICD-10编码的模糊查询，支持疾病编码导出到EXCEL电子表格、EXCEL打印和普通打印功能，支持用户的任意添加、修改和删除疾病编码功能，具有高度的可扩展性。 该版本下载为试用版本，用户试用满意后，通过购买注册，即可成为正式版用户，数据无需另外移植。您可以免费使用我们的非注册版本，基本没有功能限制，但有使用次数上的限制。如果您试用后感觉我们的产品适合您的需要请您注册购买。购买正版产品后您将获得终身免费升级和优质的服务。 与电子辞典、软件、表格等类似产品相比，本产品具有功能强大，使用方便，扩展性好，价格低廉等优点。

ML-MT-WebApp 这是我的本科学位课程的主要项目之一。 在这里，我开发了一种疾病预测网络应用程序，该应用程序使用机器学习的概念来预测各种疾病，例如疟疾，肺炎，糖尿病等。 下面是使用的各种模型文件的名称： 癌症模型=模型 糖尿病模型=模型1 心脏模型= model2 肝模型= model4 肾脏模型= model3 疟疾模型= model111.h5 肺炎模型= my_model.h5 用于训练深度学习模型的内核 疟疾核心模型： : 肺炎模型的核心-https: 用于模型开发的各种数据集的详细信息： 癌症：cancer.csv [在资源库中] 糖尿病：dialysis.csv [在资源库中] Heart ：heart.csv [在资源库中] 肝脏： : Patient- 肾脏： : 疟疾： : 疟疾 肺炎： ： //www.kaggle.c

UCI Breast Cancer 原始数据集，包含了三组乳腺癌细胞病理图像数据数据。

执行 Wilcoxon 秩和检验或 Mann-Whitney U 检验（非参数检验）。 测量健康的基因/化合物/错误/代谢物等（对照）个体和患有某种疾病的个体。 然后进行 Wilcoxon 秩和检验，以找出这些基因/化合物/代谢物/错误等中有多少在健康与疾病中以统计学显着的方式差异丰富。 还为每个测量的基因/化合物/错误/代谢物生成箱线图。 健康个体和患有某些疾病的个体的数据必须在单独的文件中提供。 行将代表不同的测量基因/化合物/错误/代谢物并且列将是不同的个体。

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

国家ICD-10标准诊断编码

作物叶片疾病检测数据集，苹果、玉米、葡萄、土豆和番茄五种作物的健康和患病图像，共包含31397张图像。将5种作物的图像分为25类。在这25个类中，20个类包含患病图像，5个类包含健康图像。对每个图像生成分割图像和灰度图像，然后将数据集分为彩色图像、灰度图像和分割图像三个部分。总体而言，该数据集总共包含94,191张图像。

玉米叶病(NLB)数据集，创建此数据集的目的是用于无人机检测玉米的疾病，健康的叶子有2567张图片，有病害的叶子有1550张 玉米叶病(NLB)数据集，创建此数据集的目的是用于无人机检测玉米的疾病，健康的叶子有2567张图片，有病害的叶子有1550张

利用Trident topology实现预测疾病暴发的实例完整实例源码，具体详情参见博文：http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/79120204

马铃薯叶片（灰色背景）三类疾病数据集集，（早疫病100张，健康150张，晚疫病100张） 马铃薯叶片（灰色背景）三类疾病数据集集，（早疫病100张，健康150张，晚疫病100张） 马铃薯叶片（灰色背景）三类疾病数据集集，（早疫病100张，健康150张，晚疫病100张）