UCI Breast Cancer 数值化二分类建模数据
2021-07-05 13:06:11 15KB UCI UCI数据集
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肺结节检测代码 matlab 此处授予仅出于教育和研究目的且免费使用、复制或修改本软件及其文档的许可,前提是所有副本和支持文档中均包含此版权声明和原作者姓名。 未经作者许可,不得使用、改写或改编本程序作为商业软件或硬件产品的基础。 作者对本软件对任何目的的适用性不作任何陈述。 它“按原样”提供,没有明示或暗示的保证。 1.0 版,2018 年 5 月 28 日。 对于任何错误/建议,请发送电子邮件至或有关更多详细信息,请访问 该软件是以下论文的实现: N. Khehrah、MS Farid、S. Bilal,“CT 扫描中的自动肺结节检测”,提交给国际医学信息学杂志。 如果您在研究中使用此代码,请参考上述论文。 此文件夹“演示”包含以下文件 1)main.m 2)segmentation.m 3)temporal_feature.m 4)statistical_feature 5)svmStruct 6)regiongeneration.m 7)regiongeneration1.m 除了这些文件,该文件夹还包含一些作为演示处理的肺 Ct 扫描示例图像。 Segmentation.m
2021-07-02 14:34:03 1.51MB 系统开源
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Breast_cancer_classification_ 使用四种算法对乳腺癌进行分类,并检查每个模型的预测准确性得分
2021-06-22 15:15:20 222KB JupyterNotebook
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机器学习深度学习经典数据集cancer,iris,LineBlobs,square1,Sticks等数据的xls,mat格式
2021-06-22 01:27:41 296KB 经典数据集 机器学习 深度学习
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PERMUTATION TESTS FOR JOINPOINT REGRESSION WITH APPLICATIONS TO CANCER RATES
2021-06-14 22:06:31 153KB apc statistics
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该数据集包含5个类别的25,000个组织病理学图像。所有图像的尺寸均为768 x 768像素,并且均为jpeg文件格式。
2021-06-06 15:17:00 1.76GB 数据集
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大豆图像识别matlab代码基于形状异常的血液显微镜图像上的癌细胞检测 该存储库中的代码已在MATLAB中实现。 该项目的目的是通过模式识别和机器学习技术,基于收集到的图像来检测白细胞。 该项目有6个主要主题: 图像采集 图像预处理 图像分割 形态运算 特征提取 澄清 在该项目中,用不同的方法显示了不同的结果,它们对分类准确性也有影响。 CIELAB L a b颜色分割和K-Means聚类用于图像分割, 分水岭算法用于检测和分离重叠的白细胞。 纹理,统计和几何特征用于白细胞的特征提取 支持向量机和多层感知器神经网络用于分类。 总共分析了108张图像,并且达到了95%的准确度。 可以在下面的链接中请求数据集
2021-06-02 13:08:11 16KB 系统开源
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癌症数据-随机森林案例分析实例
2021-06-01 12:02:07 2KB python
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20210513-兴业证券-2021_AACR_(American_Associationfor_Cancer_Research)会议梳理.pdf
2021-05-14 09:03:10 5.3MB 行业
乳腺癌数据分类模型 在乳腺癌数据上实现不同的分类模型,并通过K折交叉验证来验证模型的准确性,并通过网格交叉来获得合适的超参数。 涵盖的型号。 1)通过网格搜索和K折交叉验证进行XG增强2)通过网格搜索和K折交叉验证进行逻辑回归
2021-05-11 20:44:53 29KB JupyterNotebook
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