乳腺癌专题
如何利用Artemis和随机森林提高乳腺癌预测准确率
一、引言 乳腺癌是全球范围内最常见的癌症之一，也是女性癌症死亡的主要原因。根据世界卫生组织的数据，每年都有数百万女性被诊断为乳腺癌，这一数字在不断增长。乳腺癌的早期检测对于提高治愈率和降低死亡率至关重要。早期发现可以显著提高患者的生存率，并减少治疗的复杂性和费用。乳腺癌的常见早期检测方法包括乳腺X线摄影（乳腺钼靶）、超声检查和磁共振成像（MRI）。然而，这些方法的准确性受到多种因素的影响，包括影
6.7.12 使用 SWIN Transformer 通过热图像实现乳腺癌检测系统
乳腺癌是重大的公共卫生挑战，需要有效的诊断方法。虽然超声、乳房 X 线照相和 MRI 仍然至关重要，但它们在定期、短间隔大规模筛查中的实用性有限。 热成像作为一种非侵入性且经济有效的选择，具有常规自我筛查的潜力。本研究利用基于自注意力的 Vision Transformer 设计代替传统的 CNN，探索了用于乳腺癌检测的各种 SWIN 变压器变体和增强策略。使用 DMR-IR 基准数据集，将其划
6.7.11 一种新的迁移学习方法可提高乳房 X 线摄影筛查中乳腺癌的诊断率
分割是一种将图像分割成离散区域的技术，以便将感兴趣的对象与周围环境分开。为了制定治疗计划，分割可以帮助医生测量乳房中的组织量。 二元分类问题的目的是将输入数据分为两组互斥的数据。在这种情况下，训练数据根据要解决的问题以二进制格式标记。准确识别乳房 X 线照片中的乳房肿块对于乳腺癌的产前检测至关重要。提出的基于 TLA（迁移学习方法）的 CNN（卷积神经网络）。 基于 TLA（迁移学习方法） 的
利用梯度提升树分类法实现乳腺癌数据集分类
目录 1. 作者介绍2. 梯度提升树算法2.1 Boosting 算法2.2 Boosting Tree （提升树）2.3 梯度提升树（Gradient Boosting Tree） 3. 利用梯度提升树分类法实现乳腺癌数据集分类实验3.1 乳腺癌数据集介绍3.2 实验过程3.3 实验结果3.4 完整代码 4. 参考文献 1. 作者介绍 谈翠红，女，西安工程大学电子信息学院，20
腺苷调节合成高密度脂蛋白用于三阴性乳腺癌的化学免疫治疗
引用信息 文 章：Adenosine-modulating synthetic high-density lipoprotein for chemoimmunotherapy of triple-negative breast cancer 期 刊：Journal of Controlled Release（影响因子：10.8） 发表时间：08/02/2024 作
5.23.2 深度学习提高乳房 X 光检查中乳腺癌的检测率
开发了一种深度学习算法，该算法可以使用“端到端”训练方法在筛查乳房 X 光检查中准确检测出乳腺癌，该方法有效地利用了具有完整临床注释或仅具有整个图像的癌症 标签 的训练数据集。 在这种方法中，仅在初始训练阶段才需要病变注释，后续阶段只需要图像级标签，从而消除了对很少可用的病变注释的依赖。与以前的方法相比，我们用于对筛查乳房 X 光检查进行分类的全卷积网络方法获得了出色的性能。 作为图像分类
5.23.1 深度学习在乳腺癌成像中的应用
乳腺成像在早期发现乳腺癌以及在治疗期间监测和评估乳腺癌方面发挥着重要作用。最常用的乳腺成像方式是数字乳房X线摄影、数字乳腺断层合成、超声和磁共振成像。 传统的 CAD 系统基于传统的机器学习 (ML) 技术；预定义（手工制作）的特征是系统的输入。 1. 乳房成像方式简介 通常，乳房成像是使用数字乳房X线摄影（DM）、数字乳房断层合成（DBT）、超声（US）、磁共振成像（MRI）或上述的组合来
深度学习之基于Vgg16卷积神经网络乳腺癌诊断系统
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 基于VGG16卷积神经网络的乳腺癌诊断系统项目是一个结合深度学习技术和医学图像处理的创新项目，旨在提高乳腺癌诊断的准确性和效率。以下是对该项目的简要介绍： 一、项目背景 乳腺癌是全球范围内女性最常见的癌症之一，其早期发现和治疗对于提高患
使用深度学习集成模型进行乳腺癌组织病理学图像分类
基于预训练的VGG16和VGG19架构训练了四种不同的模型（即完全训练的 VGG16、微调的 VGG16、完全训练的 VGG19 和微调的 VGG19 模型）。最初，我们对所有单独的模型进行了5倍交叉验证操作。然后，我们采用集成策略，取预测概率的平均值，发现微调的 VGG16 和微调的 VGG19 的集成表现出有竞争力的分类性能，尤其是在癌症类别上。 交叉验证的基本思想是把在某种意义下将原始数
利用弱监督定位的高分辨率乳腺癌筛查图像的可解释分类器
标准筛查乳房 X 光检查由每个乳房的两张高分辨率 X 射线组成，分别从侧面（“中外侧”或 MLO 视图）和上方（“头尾”或 CC 视图）拍摄，总共四张图像。 乳房X光照片的分辨率非常高，而大多数无症状癌症病变很小，稀疏分布在乳房上，并且可能表现为乳房组织模式的细微变化。 筛查性乳房X光检查与典型的自然图像有着本质上的不同。乳房X线摄影图像中的感兴趣区域（ROI），例如肿块、不对称性
深度学习方法；乳腺癌分类
乳腺癌的类型很多，但大多数常见的是浸润性导管癌、导管原位癌和浸润性小叶癌。浸润性导管癌(IDC)是最常见的乳腺癌类型。这些都是恶性肿瘤的亚型。大约80%的乳腺癌是浸润性导管癌(IDC)，它起源于乳腺的乳管。 浸润性是指癌症已经“侵袭”或扩散到周围的乳房组织，而导管是指从乳管开始的癌症，乳管是将乳汁从产奶小叶输送到乳房乳头的“管道”。癌症是指任何始于覆盖组织或内脏皮肤的癌症，如乳房组织。
乳腺癌患者生存分析大揭秘：可解释性学习全方位解读！
一、引言 乳腺癌作为女性中最常见的恶性肿瘤之一，不仅具有高发性，而且在治疗过程中也存在着诸多挑战。根据统计数据显示，乳腺癌患者的生存率受到多种因素的影响，包括疾病分期、肿瘤特征、治疗方式等。本文旨在通过生存分析和可解释性学习的方法，揭示乳腺癌患者生存背后的关键信息，以期为个性化治疗和预后评估提供更深入的洞察。 二、乳腺癌患者生存分析 2.1 生存率与关键因素 乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤之一，但随
HE切片+qupath识别TIL和成纤维细胞文献（三阴性乳腺癌）
An Open-Source, Automated Tumor-Infiltrating Lymphocyte Algorithm for Prognosis in Triple-Negative Breast Cancer An Open-Source, Automated Tumor-Infiltrating Lymphocyte Algorithm for Prognosis in Tri
文献速递：深度学习乳腺癌诊断---使用深度学习改善乳腺癌组织学分级
Title 题目 Improved breast cancer histological grading using deep learning 使用深度学习改善乳腺癌组织学分级 01 文献速递介绍 乳腺癌组织学分级是乳腺癌中一个确立的临床变量，它包括来自三个方面的信息，即小管形成程度、核多态性和有丝分裂计数。与其他只考虑单一方面如年龄、肿瘤大小或淋巴
文献速递：深度学习乳腺癌诊断---基于深度学习的图像分析预测乳腺癌中HE染色组织病理学图像的PD-L1状态
Title 题目 Deep learning-based image analysis predicts PD-L1 status from H&E-stained histopathol ogy images in breast cancer 基于深度学习的图像分析预测乳腺癌中H&E染色组织病理学图像的PD-L1状态 01 文献速递介绍 编程死亡配体-1（PD-
基于逻辑回归实现乳腺癌预测（机械学习与大数据）
基于逻辑回归实现乳腺癌预测 将乳腺癌数据集拆分成训练集和测试集，搭建一个逻辑回归模型，对训练集进行训练，然后分别对训练集和测试集进行预测。输出以下结果： 该模型在训练集上的准确率，在测试集上的准确率、召回率和精确率。 源码 from sklearn.datasets import load_breast_cancerfrom sklearn.linear_model import Logi
scikit-learn 逻辑回归实现乳腺癌检测
随书代码，阅读笔记 载入数据 %matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 载入数据from sklearn.datasets import load_breast_cancercancer = load_breast_cancer()X = cancer.datay = cancer.tar
scikit-learn 支持向量机实现乳腺癌检测
随书代码，阅读笔记。 载入数据并准备测试机和训练集 # 载入数据from sklearn.datasets import load_breast_cancercancer = load_breast_cancer()X = cancer.datay = cancer.targetprint('data shape: {0}; no. positive: {1}; no. negativ
乳腺癌生物标志物研究，CDK5RAP2抗体助力科研
生物标志物可以帮助临床医师对乳腺癌预后和有/无复发及转移作出更准确的判断，并能指导临床选择更为行之有效的治疗措施。与乳腺癌风险增加相关的zui著名的基因是BRCA1和BRCA2。BRCA1 或BRCA2异常的女性在90岁时患乳腺癌的风险高达60%。但是，目前生物标志物在乳腺癌术前诊断中的应用仅限于研究领域，它们能否进入临床应用尚需进一步探索。 转录组分析显示，72% (n=14227) 的人
CDK5RAP2抗体等乳腺癌标志物研究
乳腺癌是乳腺上皮细胞在多种致癌因子的作用下，发生增殖失控的现象。疾病早期常表现为乳房肿块、乳头溢液、腋窝淋巴结肿大等症状，晚期可因癌细胞发生远处转移，出现多器官病变，直接威胁患者的生命。 乳腺癌常被称为“粉红杀手”，其发病率位居女性恶性肿瘤的首位，男性乳腺癌较为少见。随着医疗水平的提高，乳腺癌已成为疗效zui佳的实体肿瘤之一。 生物标志物可以帮助临床医师对乳腺癌预后和有/无复发及转移作
pytorch 入门 （五）案例三：乳腺癌识别-VGG16实现
本文为🔗小白入门Pytorch内部限免文章 🍨 本文为🔗小白入门Pytorch中的学习记录博客🍦 参考文章：【小白入门Pytorch】乳腺癌识别🍖 原作者：K同学啊 在本案例中，我将带大家探索一下深度学习在医学领域的应用–完成乳腺癌识别，乳腺癌是女性最常见的癌症形式，浸润性导管癌 (IDC) 是最常见的乳腺癌形式。准确识别和分类乳腺癌亚型是一项重要的临床任务，利用深度学习方法识
计算机设计大赛 深度学习乳腺癌分类
文章目录 1 前言2 前言3 数据集3.1 良性样本3.2 病变样本 4 开发环境5 代码实现5.1 实现流程5.2 部分代码实现5.2.1 导入库5.2.2 图像加载5.2.3 标记5.2.4 分组5.2.5 构建模型训练 6 分析指标6.1 精度，召回率和F1度量6.2 混淆矩阵 7 结果和结论8 最后 1 前言 🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是 🚩 深度学习乳腺
阿趣课堂丨一作解读(IF 31.373) 三阴性乳腺癌铁死亡异质性的揭示
三阴性乳腺癌 三阴性乳腺癌(Triple-negative breast cancer, TNBC)是临床上一种异质性疾病，约占确诊乳腺癌的15%。因异质性高、预后差、复发转移风险高等特点，成为乳腺癌研究中亟需攻克的顽固“堡垒”。2019年邵志敏/江一舟团队根据分子特征、代谢重编程和肿瘤微环境方面的异质性提出三阴乳腺癌的“复旦分型”，随后又针对不同亚型进行了系列精准治疗临床试验。与传统化疗相比，
![[Python] 什么是逻辑回归模型？使用scikit-learn中的LogisticRegression来解决乳腺癌数据集上的二分类问题](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/919cc8ec463544e4b958426332efaa51.png)
[Python] 什么是逻辑回归模型？使用scikit-learn中的LogisticRegression来解决乳腺癌数据集上的二分类问题
什么是线性回归和逻辑回归？ 线性回归是一种用于解决回归问题的统计模型。它通过建立自变量（或特征）与因变量之间的线性关系来预测连续数值的输出。线性回归的目标是找到一条直线（或超平面），使得预测值与观察值之间的残差（误差）最小化。这条直线或超平面可以用来表示输入变量与输出变量之间的关系。线性回归假设输入特征与输出之间存在线性关系，并且残差服从正态分布。线性回归适用于预测和推断，常见应用包括房价预测、
互联网加竞赛 基于卷积神经网络的乳腺癌分类 深度学习 医学图像
文章目录 1 前言2 前言3 数据集3.1 良性样本3.2 病变样本 4 开发环境5 代码实现5.1 实现流程5.2 部分代码实现5.2.1 导入库5.2.2 图像加载5.2.3 标记5.2.4 分组5.2.5 构建模型训练 6 分析指标6.1 精度，召回率和F1度量6.2 混淆矩阵 7 结果和结论8 最后 1 前言 🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是 基于卷积神经网络的
临床预测模型评鉴(PMID28259045)-乳腺癌
评价原则: 请参见之前的文章 模型信息表### 模型简评 样本量达到要求; 模型参数良好; 比临床应用的TNM分期略好; 有一定的应用价值. 预测计算器