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癌症是全球范围内的主要公共卫生问题，近年来，找到一种完全治愈或根除该疾病的方法一直是医学研究人员和医生的期望。 本文考虑致癌物对正常细胞的侵袭。 该研究的目的是研究癌症和免疫细胞的动态进化，以期找到控制或根除人类癌症生长的最有效战略途径。 我们提出了五个针对良性和恶性肿瘤的生长和缓解模型，它们结合了常微分方程和偏微分方程，并对该模型进行了数值模拟。 获得了模型的解析和数值解以及对参数的敏感性分析。 发现良性和恶性癌细胞表现出失控的生长，因此本质上是不稳定的，并且免疫细胞下降到免疫崩溃的程度。 通过利用能量功能，可以确定氧气癌细胞的储藏或药物的使用是对抗癌症疾病的战略方法。 此外，如果癌细胞缺乏基本营养或某些碱性酶被抑制，则有望获得类似的效果。 癌细胞的饥饿应集中在氧气，营养物质和重要的酶上。 但是，希望药物开发人员和生物工程师能够提出实现饥饿战略以抗击癌症的手段。

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癌症是人类健康的重大威胁。癌症早期筛查与诊断是公认的降低癌 症死亡率的有效方法。但是，不断恶化的癌症形势与专业人员的相对紧 缺是当前癌症形势下所面临的一对尖锐矛盾。而癌症的智能筛查与诊断 为解决这一矛盾提供了有效途径。近年来，人工神经网络特别是深度神 经网络算法，在人工智能的各个领域取得了引人注目的成绩。而这种以 数据为驱动的机器学习算法需要从大量的数据中进行学习。随着医疗信 息化的不断深入，医疗行业数据量增长迅速。医疗数据的不断积累与人 工神经网络的不断发展为癌症的智能筛查与诊断提供了有力的材料和工 具。 本论文主要对癌症的智能筛查与诊断进行研究。在深入研究医疗数 据的特点并广泛分析相关研究工作的基础之上，本论文提出了一系列用 于癌症智能筛查与诊断的神经网络模型，并在多个公开数据集上进行了 性能评估与验证。具体而言，本论文的主要研究工作和成果包括: 提出了多视野卷积神经网络(Multi-view Convolutional Neural Networks，MV-CNN)用于肺部CT的肺结节智能诊断。CT图像有 两个特点。第一个特点就是病灶占整个图像很小的一部分，并且会影 响周边的组织

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KNN癌症预测测试实验数据，仅供学习使用，数据量偏小，只有100条数据，所以只能供学习学习学习使用。Prostate_Cancer.csv