论文研究-深度学习在肺癌患者生存预测中的应用研究.pdf
肺癌是一种严重威胁患者生命的恶性肿瘤。通过对肺癌病人进行生存预测分析并制定针对性治疗方案，对提高病人生存率具有重要意义。提出一种基于病理学图像的肺癌患者生存预测分析方法。首先采用深度学习方法对病理学图片进行肺癌细胞自动检测，并对检测出的肺癌细胞进行特征提取。在特征选取中，引入了反映肺癌细胞间关系和分布特性的拓扑特征的提取方法，将提取的拓扑特征作为生存分析的预测因素。最后采用Cox-Lasso方法对肺癌患者进行生存预测分析。实验结果表明，该方法能够提高细胞检测的效率和准确性，并具有较高的肺癌患者生存预测分析能力。
文件下载
评论信息
其他资源
- 15085 王小凤主讲 严蔚敏《数据结构》考研冲刺串讲与模拟四套卷.pdf
- LU 分解，给出采用行连续划分方式下的MPI实现
- mysql-for-visualstudio-1.2.9
- PCL-1.8.1-AllInOne-msvc2017-win64.exe
- 移植UCOS II到X86 PC上，移植成功
- Karush-Kuhn-Tucker定理详解
- C# MVC根据Word模板导出Word
- opengl_shader_鱼眼校正
- 89c51单片机例子程序（含汇编和C）
- Vue实现发送短信验证码
- C语言通讯录管理系统实现添加，查询，修改，删除等功能。
- 北大青鸟ACCP8.0S1C#语言和SQL Server课后上级代码
- iOS批量修改文件架下的文件名
- vim中文用户手册.pdf
- Qt5.9 c++开发指南.part2.rar
- Learning Jupyter
- Java【超级玛丽】游戏源码
- MFC课设代码下载(扫雷游戏）
- STM32F4小四轴代码
- springboot + shiro + mybatis-plus + beetl后台管理系统
- Android 精美天气预报app
- Walloop Prime Premium 8.7.apk
- Oracle OCP 1Z0 053 VCE 711题题库
- 5GAA-边缘计算在自动驾驶中的应用白皮书
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明