网页版乳腺癌计算机辅助诊断系统

基于时间序列编辑距离的阿尔兹海默症辅助诊断，赵翼飞，李炜，计算机辅助诊断一直是机器学习中的热门领域，其中，阿尔兹海默症的辅助诊断对于该疾病的及早干预治疗有着重要意义。近年来，基于

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根据针吸细胞学方法影像中提取的特征值, 设计了一种改进的支持向量机分类方法, 并应用于乳腺癌的辅助诊断。通过对几种常用核函数的对比分析, 所建立的新核函数在诊断中具有很好的综合性能。使用实际临床数据分析显示, 该方法比模因佩雷托(memetic Pareto artificial neural network, MPANN)与一种改进型人工神经网络(evolutionary artificial neural network, EANN)方法在乳腺癌辅助诊断中具有更好的效果, 可以为医疗机构对该疾病的诊断提供有力的决策支持。

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人工智能-机器学习-计算机辅助诊断技术在胃肠道粘膜下病变诊断中的应用.pdf

人工智能-机器学习-肝脏病变MRI诊断与计算机辅助诊断.pdf

经调查研究得知，近年来在体检中发现肺癌的人数逐年增多，但是选择住院 治疗的人数却比较少，大约75%的患者在确诊时已经是肺癌中晚期，其治愈几率 大大降低。因此，尽早诊断出肺癌对于降低因肺癌造成的死亡率具有重要意义。 另一方面，面对大量的患者，临床医生有着相当大的工作量，需要先筛选肺癌患 者，然后根据自身经验对患者进行相应的治疗。然而在我国，培养一位经验丰富 的临床医生所需要花费的时间周期较长。综上所述，在医学领域，研究运用人工 智能技术对医学数据分析、辅助临床医生进行肺癌筛选诊断和治疗，具有重要理 论意义和实际应用价值。 本文在分析了目前深度学习方法之后发现，国内外研究者主要针对肺部CT 图像进行肺癌预测，忽略了放射科医生给出的CT图像描述和检验报告，尤其是 检验报告，这样会丢失部分信息。考虑上述问题，本文设计了一种新颖的文本和 图像的多模态学习的肺癌辅助诊断方案。该方案与目前已有的方法不同，是基于 CT图像、放射科医生给出的CT图像描述、检验报告三部分进行多模态融合。 其主要实现要点是将图像部分先预处理，再利用Resnet网络建模;将CT图像描 述部分利用自然语言处理技术进行分词、预训

具体描述见 使用pytorch框架编写网络，使用pyqt5编写界面。基于多层感知机、支持向量机、以及transformer编码器的医疗辅助决策程序，可用于相关课程大作业。包含的transformer编码器结构，使用了vit（vision transformer）的网络结构。