乳腺癌预测 知识库是一项学习练习，旨在： 将机器学习和深度学习的基本概念应用于可用数据集。 根据观察到的数据集评估和解释结果，并证明我的解释是正确的。创建用作计算记录的笔记本并记录我的思考过程。 分析分为四个部分，保存在此存储库的Juypter笔记本中。 识别问题和数据源探索性数据分析使用目标输出功能对数据构建模型进行预处理，以预测乳腺癌。 draft.ipynb Jupyter笔记本由2005-2017年的合并数据集组成，具有1048575个数据点，其输出特征的年龄。 BreastCancer.ipynb笔记本由2013-2017年的数据集组成，具有506466个数据点，其目标输出具有乳腺癌史。 BC2005_17bchistory.ipynb和BC2005_2017firstdegree_relative.ipynb Jupyter笔记本由2005-2017年的合并数据集组

2022年米果癌症统计幻灯片演示（英）.pptx

癌症是一种复杂的疾病，通过增加收集的数据量和部署的计算能力来帮助人们理解和治疗癌症。因此，越来越需要开发数据驱动的深度学习方法，尤其是用于癌症诊断、检测、预后和预测等各种任务的深度学习方法。然而，尽管最近取得了成功，但为非图像和非文本癌症数据设计高性能的深度学习模型是一项耗时、反复尝试的手动任务，需要癌症领域和深度学习专业知识。为此，我们开发了一种基于强化学习的神经架构搜索，以自动匹配基于深度学习的预测模型开发，用于一类具有代表性的癌症数据。我们开发定制的构建块，允许领域专家结合癌症数据的特定特征。我们表明，我们的方法发现了深度神经网络结构，其可训练参数明显较少，训练时间较短，精确度与手动设计的结构相似或更高。我们在Argonne Leader  ship Computing Facility的Theta超级计算机的多达1024个Intel Knights着陆节点上研究并演示了我们方法的可扩展性。我们开发了可扩展的基于RL的NAS，以自动化一类癌症数据的DNN模型开发。我们设计了一个NAS搜索空间，该空间考虑了特定于非图像和非文本癌症数据的特征。我们在多达1024个Intel Kni

乳腺癌预测 使用各种公共数据集和深度学习技术预测癌症

NCRF 该存储库包含用于重现论文主要结果的代码和数据： 如果您发现代码/数据很有用，请引用以上文章： @inproceedings{li2018cancer, title={Cancer Metastasis Detection With Neural Conditional Random Field}, booktitle={Medical Imaging with Deep Learning}, author={Li, Yi and Ping, Wei}, year={2018} } 如果您有任何疑问，请将其发布在github问题上或发送电子

为了提高生活质量和提高癌症患者的存活率，早期治疗和检测起着至关重要的作用。 早期检测和诊断几乎可以实现 100% 的存活率，尤其是在 I 期之前或期间。 然而，在第四阶段检测到的情况下，存活率低至 30%。 对促进早期检测的追求为机器学习技术的发展铺平了道路，并为应对癌症的大数据而出现。 本文研究了已应用于癌症早期检测的机器学习 (ML) 预测模型，并提供了与它们相关的一些优点和缺点。 从目前大多数文献中记录的结果来看，ML 技术在癌症的预测和分类准确性方面取得了显着的进步。 这意味着在未来，医疗保健系统应该将各种 ML 技术与多维异构数据相结合，以产生关于癌症预测和分类的更准确的结果。

胰腺癌（PAAD）是癌症死亡的第三个最常见的原因，小于5％的总体5年生存率，并预计到2030年将成为第二大美国癌症死亡率的原因。 Cancer prediction_datasets..txt

癌症基因组的系统测序显示出普遍的异质性，患者具有多种遗传改变的组合模式。 特别是，一组基因表现出互斥模式的现象已在各种癌症中广泛传播，涵盖了广泛的关键癌症途径。 最近，有大量证据表明，互斥性反映了肿瘤发生和发展中的替代功能，或暗示了它们并发的不利影响。 鉴于其重要性，已提出了许多计算方法来单独使用基因组图谱或通过整合网络和表型来研究相互排他性。 其中一些已被常规用于探索遗传关联，从而使人们对致癌机理有了更深入的了解，并揭示了意料之外的肿瘤脆弱性。 在这里，我们从癌症基因组的角度介绍了互斥性。 我们描述了互斥性的共同假设，总结了重要互斥模式的识别策略，从模拟数据集中比较了代表性算法的性能，并讨论了它们的共同混杂因素

机器学习_逻辑回归代码_癌症案例

TCGA-KICH 癌症CT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。