作为全球女性中最常见的癌症之一，乳腺癌引起了研究人员的最多关注。 经证实，准确及早发现乳腺癌可以增加患者采取正确治疗方案并长期生存的机会。 本文旨在探讨可用于从常规血液分析数据预测乳腺癌的生物标志物的范围。 支持向量机（SVM）已经为癌症分类领域做出了重要贡献。 然而，不同的核函数配置及其参数会显着影响 SVM 分类器的性能。 为了提高 SVM 分类器对乳腺癌诊断的分类精度，本文提出了一种新的癌症分类算法，该算法基于使用网格搜索算法的智能算法优化 SVM 分类器的相关参数这些参数是： 高斯径向基函数 (GRBF) 核SVM分类器的参数g和C惩罚参数。 我们的实验表明，使用网格搜索的 SVM 参数优化总是在给定范围内找到接近最佳的参数组合，以评估所提出模型的性能，使用取自 UCI 库的乳腺癌科英布拉数据集。 在这个数据集时代，使用了体重指数 (BMI)、葡萄糖、胰岛素、稳态模型评估 (HOMA)、瘦素、脂联素、抵抗素和趋化因子单核细胞趋化蛋白 1 (MCP1) 属性。 在该数据集上将所提出方法的性能与其他方法的性能进行比较。 获得的结果显示了对最先进算法的改进，具有改进的性能参数，例如疾病预测准确性、灵敏度和更好的 F1 分数等。 资金声明：作者表示，这项研究没有获得外部资金。利益声明：作者声明没有利益冲突。道德批准声明：不需要。

图像矩阵matlab代码Breast_cancer_detection 使用预训练模型对图像进行分类以检测癌细胞 前提条件： Python2.7 MATLAB（LIBSVM） 脾气暴躁的，西皮，斯克莱恩 Tensorflow 1.0 Tflearn BreakHis的数据集位于：Davi Frossard的网页上正在使用VGG-16权重：这是他的干净入门教程： 我们尝试预先训练的网络和分类与从头开始的训练。 方法1：使用预先训练的VGG-16来获取功能。 运行vgg16_cv.py以从BreakHis数据集的每个图像中提取特征。 它将为每个图像在同一文件夹中创建一个功能文件 运行generate_features.py将所有单个要素文件组合为一个要素矩阵（mat文件）。 它还会创建一个单独的目标Mat文件。 运行CV_balancing_code.m处理数据不平衡。 它输出4个文件：训练数据，训练数据目标，测试数据和测试数据目标 使用classifier_code.m和RandomForest_CV.m使用线性SVM，多项式SVM和随机森林对数据进行分类。 方法2：运行alexnet.

RIDER Breast 是乳腺癌 MRI 影像数据，旨在对各种类型的癌症诊治过程进行全程数字化的跟踪，以数字档案的形式记录检查结果、处方和疗效。

Breast_Cancer_Classification 利用逻辑回归和神经网络模型基于数字化活检图像将乳腺癌肿瘤分类为恶性或良性

进行乳腺癌诊断的预测分析 使用Python中的K-Means聚类和随机森林算法

决策树 对新患者进行分类的乳腺癌数据集的决策树。 训练数据 该模型是使用699例乳腺癌患者的数据集构建的。 数据集经过归一化和清洗，最终使500名患者接受了培训和测试的最终数据集。 共有500例患者，其中262例（52.4％）患有良性肿瘤，238例（47.6％）患有恶性肿瘤。 为了进行训练，使用了80％的数据，其中40％是良性肿瘤，40％是恶性肿瘤，其余20％用于测试。 在这20％中，12.4％来自良性肿瘤，而7.6％来自恶性肿瘤。 怎么跑 克隆存储库 启动你的服务器 现在，您可以从“决策树”中访问预测结果。 要查看命中率，请inspecionar并检查console 。 注释 src目录中的decision-tree.js文件已从以下存储库中删除，该存储库允许使用和修改： :

在 breast_cancer_wisconsin_data_set数据集上使用贝叶斯算法，对是目标否患乳腺癌进行预测分类。

WPBC（预后）数据集包含 198 条患者记录，其中 4 条记录中缺少属性“淋巴结”状态的值。由于淋巴结值是决定乳腺癌状态的重要因素。 最终数据集包含 194 条记录，其中 148 条为非复发病例，46 条为复发病例。

matlab计算隶属度代码KNN算法检测乳腺癌 K-最近邻分类 k-最近邻域 (KNN) 算法是一种易于实现的监督学习算法。 它用于解决分类和回归问题，在工业中用于解决工业中的分类问题。 在模式识别中，K-最近邻算法（K-NN）是一种用于分类和回归的非参数方法。 在这两种情况下，输入都由特征空间中的 K 个最接近的训练示例组成。 K-NN 是一种基于实例的学习。 在 K-NN 分类中，输出是一个类成员。 分类是由邻居的多数票完成的。 如果 K = 1，则该类是单个最近邻 [6]。 KNN 算法是由 TM Cover 和 PE Hart 在 1967 年提出的。该算法是通过使用来自已知类别的样本集的数据来使用的。 根据现有数据计算新数据要包含在样本数据集中的距离，并检查k个近邻域。 通常，距离计算使用 3 种距离函数： “欧几里得”距离 到“曼哈顿”的距离 “闵可夫斯基”是距离。 神经网络； 它是最流行的机器学习算法之一，因为它可以抵抗旧的、简单的和嘈杂的训练数据。 然而，它也有一个缺点。 例如，当用于大数据时，它需要大量的内存空间，因为它在计算距离时存储所有状态。 KNN算法的步骤：

matlab图片叠加的代码乳腺癌图像分割 使用U-Net CNN架构的三阴性乳腺癌（TNBC）数据集的语义分割 有关主要实现，请参见Main.ipynb 大纲 介绍 三阴性乳腺癌 “三阴性乳腺癌（TNBC）约占所有乳腺癌的10％至15％。这些癌症在非裔美国40岁以下的女性中更常见。 三阴性乳腺癌与其他类型的浸润性乳腺癌的不同之处在于，它们的生长和扩散速度更快，治疗选择有限且预后较差（结果） 。”-美国癌症协会 因此，需要早期癌症检测以向患者提供适当的治疗并降低由于癌症而导致的死亡风险，因为在后期检测这些癌细胞会导致更多的痛苦并增加死亡机会。 癌细胞图像的语义分割可用于简化对乳腺癌的分析和对角化！ 就是这样的尝试。 网络 U-Net是用于生物医学图像分割的最新CNN架构。 该体系结构包括捕获上下文的收缩路径和实现精确定位的对称扩展路径。 这是一个完全卷积网络（FCN），因此可以处理任意大小的图像！ 除了已经使用了作者使用的“相同”填充而不是“有效”之外，我已经实现了与原始U-Net架构相似的架构。 始终使用“相同”填充使输出分割蒙版与输入的分割蒙版（高度，宽度）相同。 数据集 来自数据集