计算机化乳腺癌诊断系统在早期癌症诊断中发挥着重要作用。为此，应用深度学习，利用卷积神经网络 (CNN) 对基于小型乳房 X 线图像分析协会 (mini-MIAS) 数据库的乳房 X 线图像中的异常（良性或恶性）进行分类。观察准确度、灵敏度和特定值以评估 CNN 的性能。 为了提高性能，我们利用包含裁剪、全局对比度归一化、增强、局部直方图均衡化和平衡预处理的图像预处理方法。建立了四个 CNN 模型

Title  题目 Deep learning for diferential diagnosisof malignant hepatic tumors based on multi-phase contrast-enhanced CT and clinical data 基于多相增强 CT 和临床数据的恶性肝肿瘤鉴别诊断深度学习 Abstract 摘要 Liv

成都 -- (美国商业资讯) -- 三叶草生物制药，一家致力于创新及变革性生物制药研发的生物制药公司，今天宣布在澳大利亚进行的SCB-313 I期临床试验入组首例患者。该药物是一种创新重组人肿瘤坏死因子相关凋亡诱导配体（TRAIL）- 三聚体融合蛋白，用于治疗出现恶性腹水的癌症患者。 三叶草生物制药战略策划部主任兼董事梁果先生表示：“SCB-313第一个人体试验的顺利开始让我们非常激动，这一

文献速递：多模态影像组学文献分享：生成一种多模态人工智能模型以区分甲状腺良性和恶性滤泡性肿瘤：概念验证研究 文献速递介绍 近年来，人工智能（AI）领域日益被探索，作为一种增强传统医学诊断和预后方法的手段。机器学习（ML），AI的一个子领域，是一系列算法，任务是通过从数据集中提取有意义的特征和模式来创建预测或二元分类。当应用于医学图像时，ML有潜力揭示人工分析所遗漏的诊断特征，并已展现出与专家放

在看这篇博客之前，你应该先看我的上一篇博客Python机器学习入门1.1《良、恶性乳腺肿瘤预测》 监督学习之分类学习： 线性分类器： 这里用到的是Logistic函数，在本篇中不打算细讲，有兴趣可以去了解。 First：良、恶性肿瘤数据预处理 我们进入数据的网页查看：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/brea

文献速递：多模态影像组学文献分享:(基于多模式超声的临床放射学诺莫图，用于预测实质性低回声乳腺病变的恶性风险) 01 文献速递介绍 作为世界上最常见的癌症，乳腺癌对人们的健康和生存构成了严重威胁（1）。鉴于其高转移倾向和高死亡率（2, 3），加之良性和恶性乳腺肿瘤治疗方式的显著差异，早期明确诊断是乳腺病变治疗管理中的关键第一步，这对于改善患者预后和生存率起着至关重要的作用（3-5）。随着超声

知识点： 　　逻辑斯蒂回归分类器 　　训练数据集：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data 数据预处理 打开ipython网页解释器 #导入模块import pandas as pdimport numpy as

最近比较闲，是时候把自己以前看的资料整理一下了。   LogisticRegression：由于在训练过程中考虑了所有的样本对参数的影响，因此不一定获得最佳的分类器，对比下一篇 svm只用支持向量来帮助决策最优线性分类模型。 import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn.lin

【移远QuecPython】EC800M物联网开发板的内置GNSS定位的恶性BUG（目前没有完全的解决方案） GNSS配置如下： 【移远QuecPython】EC800M物联网开发板的内置GNSS定位获取（北斗、GPS和GNSS） 测试视频（包括BUG复现）： 【移远QuecPython】EC800M物联网开发板的内置GNSS定位的恶性BUG（目前没有完全的解决方案）