糖尿病专题
在糖尿病患者信息管理系统中，导入病人信息功能！
在糖尿病患者信息管理系统中，导入病人信息功能！form表单提交数据（Excel文件），在后台得不到file文件，解决方法： private File filePath; //文件 private String fileName; //文件名 private String fileType; //文件类型 注：上面filePath必须有，否则下面
在糖尿病患者信息管理系统中，交流区模块想模仿论坛那样几楼几楼的！
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揭秘！糖尿病：从绝望到希望的治愈之路
在这个快节奏、高压力的时代，糖尿病这一“甜蜜的负担”正悄然影响着越来越多人的生活。面对这一全球性的健康挑战，许多患者心中都萦绕着一个共同的疑问：“糖尿病，真的能治好吗？”今天，就让我们一起揭开糖尿病治疗的神秘面纱，探索从绝望到希望的治愈之旅。 一、糖尿病：认识不等于放弃 首先，明确一点：糖尿病并非不治之症。它虽然是一种慢性疾病，但通过科学的管理和治疗，完全可以实现良好的病情控制，甚至在某些情况
机器学习/数据分析案例---糖尿病预测
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 前言 这是一篇数据分析/机器学习很好的入门案例，对糖尿病的影响进行预测和分析通过随机森林预测，平均准确率和召回率都达到了0.94不足：没有对特性进行特征提取，算法没有运用多个 文章目录 1、导入数据2、数据预处理3、数据分析相关性分析 5、模型创建1、数据集划分2、模型的创建模型预测 6、模型评
基于机器学习的糖尿病数据分析与风险评估系统
B站视频及代码下载：基于机器学习的糖尿病数据分析与风险评估系统_哔哩哔哩_bilibili 1. 项目简介 糖尿病，作为一种在全球范围内广泛流行的慢性疾病，已经影响了数以百万计的人们的生活，给全球公共健康带来了严重的挑战。因此，糖尿病的预防和控制成为了全球公共卫生领域的一项重要任务。准确预测糖尿病的发病风险对于早期干预和预防至关重要。 本项目通过可视化分
【揭秘！】糖尿病能否自我逆转？科学解读，给你希望之光！
在健康话题的浩瀚星空中，糖尿病无疑是一颗引人注目的星辰，它不仅影响着全球数以亿计的人群，更因其复杂的病理机制和长期的健康管理需求，让无数人忧心忡忡。那么，面对这样一个看似“终身伴侣”般的疾病，我们不禁要问：糖尿病，真的不能自己恢复吗？今天，就让我们一起揭开这层神秘面纱，用科学的光芒照亮希望之路。 一、糖尿病的多样性与误解 首先，我们需要明确的是，糖尿病并非一种单一的疾病，而是由多种因素导致的血
独家｜国产糖尿病肾病特医食品新进展，两款特医配方有望打破本土市场空白
前言 我国特医食品行业迎来最新进展。 国家市场监督管理总局近期公布，四款临床急需特医食品被纳入优先审评审批程序。 其中，鲲鱼健康旗下两款分别用于糖尿病与肾脏病营养干预的全营养特医食品拜膳平®和拜达生®位列其中。这意味着，国产糖尿病与肾病特医食品空白的局面有望被打破。 01 被低估的慢性病与慢病患者营养补充需求 我国糖尿病与肾病患者数量庞大。尤其是老年慢病患者，占据很
糖尿病早中期症状常常被人们忽视，从而错过最佳的干预时机。
我们都知道糖尿病有“三多一少”（多饮、多尿、多食、体重减少）的典型症状。然而，现实中糖尿病的表现并非总是如此清晰。更麻烦的是，糖尿病具有很强的隐匿性，若不做血糖检查，多数人难以察觉自己已患病。 今天，给大家说明下糖尿病的早中期症状，期望能有所帮助。如果您出现以下 10 种症状中的 5 种 及以上，强烈建议尽快做血糖检测来确认 早日做到早预防早控制！ “手部或脚部有刺痛、麻木的感觉”
基于R语言的糖尿病检测模型准确率97%
使用R语言构建糖尿病检测模型的示例。我们将使用常见的机器学习算法（如逻辑回归）来构建模型，并使用Pima Indians Diabetes数据集进行训练和评估。 1. 安装和加载必要的包 首先，我们需要安装并加载必要的R包。我们将使用caret包来进行数据预处理、模型训练和评估。 # 安装必要的包（如果尚未安装）install.packages("caret")install.packa
糖尿病视网膜病变分级新方法：卷积网络做分割和诊断 + 大模型生成详细的测试和治疗建议
糖尿病视网膜病变分级新方法：卷积网络做分割和诊断 + 大模型生成详细的测试和治疗建议 提出背景相关工作3.1 数据集3.1.1 病变分割 3.1.2 图像分级3.1.3 大型语言模型（LLMs） 解法 = 数据预处理 + 数据增强 + 网络架构 + 训练过程 + 测试过程子解法1：数据预处理子解法2：数据增强子解法3：网络架构子解法4：训练过程子解法5：测试过程 论
Axure糖尿病健康管理APP原型 (知识科普/病友社区/远程医生会诊/购物商城/血糖监测/饮食监测)
作品概况 页面数量：共 50+ 页 源文件格式：rp格式，兼容 Axure RP 9/10，非程序软件无源代码 应用领域：医疗健康、慢病管理、糖尿病管理 作品特色 本作品为Axure糖尿病健康管理APP端原型图，设计规范内容清晰，高保真高交互，适合医疗健康产品经理的进阶学习。 主要内容有：知识科普、病友社区、远程视频医生，在线医生会诊、购物商城、个人中心（包括血糖监测、饮食监测、用药提醒、
揭秘糖尿病患者稳定控制血糖的关键！
患者在就诊之前一直使用的二甲双胍和达格列净这两种降糖药物，这两种药对于控制血糖是有一定效果的。北京崇文门医院朱学敏主任的建议是继续服用，然后患者空腹血糖在7-8mmol/L左右，餐后血糖稍高，达到9-10mmol/L，但总体上控制得还算可以。不过，糖尿病患者的血糖控制目标较为严格，所以需注意调整饮食和生活习惯。 其次患者平常还具有眼睛干涩、流泪以及颈椎不适的问题，查看患者舌苔后发现，患者还具
【数据挖掘竞赛】——糖尿病遗传风险检测挑战赛（科大讯飞）
🤵♂️ 个人主页：@Lingxw_w的个人主页 ✍🏻作者简介：计算机科学与技术研究生在读 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+ 2022 iFLYTEK A.I.开发者大赛-讯飞开放平台 目录 2022 iFLYTEK A.I.开发者大赛-讯飞开放平台 一、赛事背景 二、赛事任务 2
IF 12.2 | 成都中医药范刚等肠道病毒组的改变与II型糖尿病和糖尿病肾病相关
Ⅱ型糖尿病（T2D）是一种常见的慢性代谢疾病，近年来，由于不健康的饮食习惯和缺乏锻炼，T2D的全球患病率迅速增长。T2D患者长期处于高血糖状态会导致各种微血管并发症，比如糖尿病肾病（DN）。研究表明20%到50%的糖尿病患者都有DN并发症，DN是世界范围内终末期肾衰竭的主要原因，并具有高发病率和死亡率。遗传、饮食和生活方式被认为是导致患T2D和DN的主要因素，但也有很多其它因素待阐明。 近年来
scikit-learn KNN实现糖尿病预测
随书代码，阅读笔记。 KNN是一种有监督的机器学习算法，可以解决分类问题，也可以解决回归问题。 算法优点：准确性高，对异常值和噪声有较高的容忍度； 算法缺点：计算量大，内存消耗也比较大。 针对算法计算量大，有一些改进的数据结构，避免重复计算K-D Tree， Ball Tree。 算法变种：根据邻居的距离，分配不同权重。另外一个变种是指定半径。 KNN进行分类 %matplotlib
挑战杯 基于机器学习与大数据的糖尿病预测
文章目录 1 前言1 课题背景2 数据导入处理3 数据可视化分析4 特征选择4.1 通过相关性进行筛选4.2 多重共线性4.3 RFE（递归特征消除法）4.4 正则化 5 机器学习模型建立与评价5.1 评价方式的选择5.2 模型的建立与评价5.3 模型参数调优5.4 将调参过后的模型重新进行训练并与原模型比较 6 总结 1 前言 🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是 基于机器
【糖尿病视网膜病变分级-显著优于最先进的方法】DiffMIC：局部和全局分析 + 扩散模型医学图像分类
DiffMIC：基于扩散模型的医学图像分类方法 DiffMIC的核心思想糖尿病视网膜病变分级 网络结构去噪扩散模型：提升特征清晰度双粒度条件引导（DCG）：融合局部和全局分析条件特定的最大均值差异（MMD）正则化：增强局部及全局特征学习和一致性 训练推理总损失函数训练细节推理阶段 DiffMIC的核心思想 论文链接：https://arxiv.org/pdf/230
甲亢和糖尿病有什么关系吗？
甲亢和糖尿病之间的关系是一个备受关注的话题，两者之间确实存在一定的关联。这种关联可以从多个角度进行探讨。 首先，甲亢和糖尿病都是内分泌系统的疾病。甲亢是由于甲状腺激素分泌过多引起的，而糖尿病则是由于胰岛素分泌不足或作用障碍导致的。这两种疾病都涉及到内分泌系统的激素调节，因此它们在发病机制上存在一定的相似性。 其次，甲亢可能会影响糖代谢，从而增加患糖尿病的风险。甲状腺激素具有促进糖异生和糖原分解
![[Python] 机器学习 - 常用数据集(Dataset)之糖尿病(diabetes)数据集介绍，数据可视化和使用案例](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/f332acb9c6274987b4422af5f0c60a9e.png)
[Python] 机器学习 - 常用数据集(Dataset)之糖尿病(diabetes)数据集介绍，数据可视化和使用案例
糖尿病(diabetes)数据集介绍 diabetes 是一个关于糖尿病的数据集， 该数据集包括442个病人的生理数据及一年以后的病情发展情况。 该数据集共442条信息，特征值总共10项, 如下: age: 年龄 sex: 性别 bmi(body mass index): 身体质量指数，是衡量是否肥胖和标准体重的重要指标，理想BMI(18.5~23.9) = 体重(单位Kg) ÷ 身高的平
乳糖不耐受人群，多喝牛奶，反而降低糖尿病风险？
撰文 | 宋文法 牛奶是生活中常见的饮品，牛奶含有丰富的营养成分，包括蛋白质、钙、维生素D、维生素B等，牛奶的营养成分可以帮助增强人体的体质，提高免疫力，预防疾病。 在中国，奶制品的消费量远低于西方人口，由于缺乏分解乳糖的关键酶乳糖酶，大多数中国成年人无法正常代谢乳制品。有数据显示，中国乳糖酶不足的人群高达59-75%，大部分国人无法消化奶制品里面的乳糖。 糖尿病是一种慢性疾
糖尿病患者血糖越低越好吗？唐福新告诉你
糖尿病患者血糖越低越好吗？唐福新告诉大家不同患者的目标值不同，但对于大多数人来说，空腹血糖水平应该在3.6-6.1之间。 那么餐后血糖的范围应该是多少呢？唐福新告诉大家理想状态是:6毫摩尔/升到8毫摩尔/升。 如果血糖过度降低，主要会增加低血糖的风险。唐福新提醒大家如果一个人出现一次严重的低血糖，就会抵消终身血糖控制的良好范围，而且会引起严重的并发症，如诱发心肌梗死或脑梗塞，甚至会造成
糖尿病患者也会低血糖？
糖是人体重要的功能，物质如果不能及时补充糖分，人体就会有各种异常的反应，糖尿病逆糖中心告诉大家比如减肥的时候，会感觉到浑身乏力，上体育课的时候，跑着跑着就头晕跌倒，吃完降糖药忘了吃饭，就全身冒虚汗。 糖尿病逆糖中心告诉各位糖友，人的大脑代谢极其旺盛，对低血糖的感知，更加敏锐，血糖浓度一旦降到一定程度，就会出现不同程度的意识障碍，及中枢神经功能紊乱症状，意识障碍轻者表现为注意力涣散，如果严重，则可
acis cgm_糖尿病技术：Dexcom G5 CGM评论-如此多的浪费潜力
acis cgm As you may know, I'm a Type 1 Diabetic and have been for well over 20 years. I wear a Medtronic Insulin Pump 24 hours a day and use a Dexcom CGM (Continuous Glucose Meter) to monitor m
竞赛保研 基于机器学习与大数据的糖尿病预测
文章目录 1 前言1 课题背景2 数据导入处理3 数据可视化分析4 特征选择4.1 通过相关性进行筛选4.2 多重共线性4.3 RFE（递归特征消除法）4.4 正则化 5 机器学习模型建立与评价5.1 评价方式的选择5.2 模型的建立与评价5.3 模型参数调优5.4 将调参过后的模型重新进行训练并与原模型比较 6 总结 1 前言 🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是 基于机器
数据分析-23--糖尿病预测（线性回归模型）（包含数据代码）
文章目录 0. 数据代码下载1. 项目介绍2. 数据处理1. 导入数据2. 处理数据 3. 建立模型4. 考察单个特征 0. 数据代码下载 关注公众号：『AI学习星球』 回复：糖尿病预测 即可获取数据下载。 算法学习、4对1辅导、论文辅导或核心期刊可以通过公众号或➕v：codebiubiubiu滴滴我 1. 项目介绍 本次实验的主要内容是使用回归分析和聚类分析来预测