逻辑回归预测良性和恶性乳腺肿瘤实现二分类（使用 scikit-learn 和 XGBoost 两种方式）,可扩展应用到小样本数据的故障诊断领域二分类问题 # 使用逻辑回归预测乳腺肿瘤是良性的还是恶性的 # 数据集为乳腺癌数据集，通过细胞核的相关特征来预测乳腺肿瘤为良性/恶性，这是一个非常著名的二分类数据集 # 数据集包含569个样本，其中有212个恶性肿瘤样本，357个良性肿瘤样本 # 共有32个字段，字段1为ID，字段2为label，其他30个字段为细胞核的相关特征 # scikit-learn实现逻辑回归 # XGBoost 实现逻辑回归 # XGBoost在预测结果上和scikit-learn有些差别，XGBoost的预测结果是概率，而scikit-learn的预测结果是0或1的分类，需要用户自己对其进行转化，程序能够实现scikit-learn 和XGBoost的概率输出和0或1分类输出 # 使用评估指标对分类和预测结果进行评估， 实现scikit-learn 和 XGBoost 两种逻辑回归方式对比分析

该代码使用两种敏感性分析方法计算增殖入侵放射治疗 (PIRT) 模型的时空敏感性（预定义目标函数相对于辐照信号的梯度）：伴随敏感性分析和有限差分法。 更多信息： K. Fujarewicz, K. Łakomiec：肿瘤生长模型的伴随敏感性分析及其在时空放疗优化中的应用，数学生物科学与工程 13(6)，2016 年，p。 1131--1142

Personalized Medicine: Redefining Cancer Treatment Dataset 是一个对癌症肿瘤基因突变解释的数据集，其包含用于训练的基因突变描述文件和对基因突变进行分类的临床证据。 该数据集由 Kaggle 于 2018 年发布，相关数据均来自于 2017 年至 2018 年的 NIPS 2017 Competition。

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，

python基于深度学习的肿瘤辅助诊断系统源码。基于深度学习的肿瘤辅助诊断系统，以图像分割为核心，利用人工智能完成肿瘤区域的识别勾画并提供肿瘤区域的特征来辅助医生进行诊断。有完整的模型构建、后端架设和前端访问功能。系统以图像分割为核心，利用人工智能完成肿瘤区域的识别勾画并提供肿瘤区域的特征来辅助医生进行诊断。有完整的模型构建、后端架设和前端访问功能。 医生只需通过web上传ct图像文件，后台就会使用训练好的模型进行肿瘤区域的分割，然后将勾画好肿瘤区域的图像返回，还有肿瘤区域的一些特征（如面积、周长、强度等），并且提供前几次诊断的特征数据并绘制成图表进行对比来辅助医生诊断。系统以图像分割为核心，利用人工智能完成肿瘤区域的识别勾画并提供肿瘤区域的特征来辅助医生进行诊断。有完整的模型构建、后端架设和前端访问功能。 医生只需通过web上传ct图像文件，后台就会使用训练好的模型进行肿瘤区域的分割，然后将勾画好肿瘤区域的图像返回，还有肿瘤区域的一些特征（如面积、周长、强度等），并且提供前几次诊断的特征数据并绘制成图表进行对比来辅助医生诊断。

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