质子学 不同分子亚型的肿瘤浸润免疫细胞的预后关联设置ProSTICS对象 ＃Part1：癌症亚型的发现 库（data.table）库（dplyr）库（rTensor）库（nnTensor）库（生存）库（survminer） setwd（“文件路径”）＃〜/ ProTICS / data1 <-fread（file =“ ./Data/data1.txt",header = T）data2 <-fread（file =” ./Data/data2.txt",header = T）诊所数据<-fread（file =“ ./Data/clinic_Data.txt",header = T）colnames（clinicdata）<-c（“ patient_id”，“ death”，“ survival”） source（“ ./ R / functions / normalization

移动开发-细胞外基质蛋白Periostin对肿瘤转移前微环境的调控作用.pdf

该数据适合做分类数据，适用于医学专业AI研究，皮肤病分类研究，皮肤病识别，数据一共2300多张 部分图片也可以作为目标检测数据集（需自己标注） 【9类别分别为】：光化角质病、基底细胞癌、皮肤纤维瘤、黑素瘤、痣、色素良性病、脂溢性角化病、鳞状细胞癌、血管损害。 数据多样性，数据分布均匀，常用分类算法可以拟合很好。 resnet34网络精确度可以达到98.3% 欢迎下载使用

基于Android的肿瘤识别系统研究.pdf

利用机器学习来更有效地分类组织图像(通俗地说，这些是人类的图像显微镜下的组织)。这些图像通常由病理学家分析，并将每张图像分配给四张中的一张可能的类。0级表示无肿瘤，1-3级表示有肿瘤，每级这些表明了一种不同类型的肿瘤。有三个文件夹： X train.npy, y train.npy and X test.npy. 训练数据集由858幅高分辨率图像组成，每幅图像(即本问题中的xi)的维数为1024 × 1024 × 3。测试数据集由287幅与训练数据集相同维数的图像组成，你可以提交你对这些图像的预测，

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人工智能-项目实践-逻辑回归-基于逻辑回归的癌症预测案例——【癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测】 基于逻辑回归的癌症预测案例——【癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测】

编写了一个 Matlab 代码来分割肿瘤并使用 SVM 将其分类为良性或恶性。 使用的特征是DWT+PCA+Statistical+Texture 怎么跑？？ 1.解压Brain_Tumor_Code文件夹放在Matlab路径下，添加数据集2. 运行 BrainMRI_GUI.m 并在 GUI 中单击并选择图像3.对图像进行分割，观察分类结果4. 评估准确性代码大致基于以下论文（包括），请引用并感谢作者： [1] Zhang，Yudong和Lenan Wu。 “通过主成分分析和核支持向量机的 MR 脑图像分类器。” 电磁学研究进展 130 (2012): 369-388。 注意：头骨区域的分割是一项持续的任务，一旦结束将上传更好的代码随时欢迎提出意见和建议 提前致谢 马努BN