流式细胞术在乳腺癌患者循环肿瘤细胞检测中的应用一项盲研究

该数据集包含用于预测乳腺癌肿瘤良恶性的数据，并已划分为训练集和测试集，可用于训练和评估机器学习模型。

PolarFCS 是一款基于 MATLAB 平台开发的流式细胞术数据可视化工具，能够对多参数数据进行分析和展示。该工具首先计算每个细胞事件的多个参数质心，然后在二维散点图上绘制出来。散点图的坐标轴对应于不同的输入参数，用户可以根据需求对坐标轴进行调整和缩放。 软件获取与安装 PolarFCS 以 MATLAB 语言编写，为了方便用户使用，开发者提供了 Windows 和 MacOS 平台的预编译二进制文件。用户需要下载并安装相应的 MATLAB 运行时环境 (R2016b 版本)。 对于熟悉 MATLAB 编程的用户，可以下载源代码并根据自己的需求进行修改。源代码位于 makefcspolarscatter.m 文件中。 非 MATLAB 用户需要安装 MATLAB 运行时环境。请确保选择与 PolarFCS 兼容的操作系统和版本 (R2016b)。 获取 PolarFCS 访问 PolarFCS 的 GitHub 页面，点击“克隆或下载”，然后选择“下载 Zip”即可下载软件包。

JSADM是一项研究项目，专注于利用神经网络和各种数据挖掘算法来进行模式搜索。

在乳腺癌检测中，该MATLAB代码利用预训练模型对图像进行分类。需要的前提条件包括Python 2.7和MATLAB（使用LIBSVM）。数据集来自BreakHis，使用VGG-16权重进行处理。方法包括特征提取、数据平衡处理以及使用线性SVM、多项式SVM和随机森林进行分类。

尽管物体检测已在多个行业产生影响，但在使用巴氏涂片显微镜检测癌细胞方面仍存在挑战。本项目引入了一种机器学习算法，能够在检测和裁剪感兴趣区域（ROI）之前自动检测异常细胞特征。使用宫颈细胞的数字图像，我们通过以下三个关键步骤实现ROI的自动识别：（I）应用于RGB显微照片的非线性过滤器；（II）基于图的聚类（Felsenszwalb算法）；（III）Isodata二进制分类定义超像素。该过程的平均精度达到92%，平均召回率为95%。这一算法是未来智能显微镜电动载物台的核心驱动力，能够扫描完整的载玻片。详见Efficient_Graph_Poster_19.pdf。

MATLAB精确性验证脚本COMP9417项目：稳健支持向量机和乳腺癌分类提供了（a）所有代码文件和（b）如何使用它们的摘要。所有代码都按照与报告相对应的部分进行文件夹组织。第1节：数据预处理包含两个CSV文件在此文件夹中：data.csv（原始乳腺癌数据集）和processed_data.csv，这是处理后的数据集。通过运行preprocess.py文件构建处理后的数据集。您还可以选择添加命令行参数--plot True以获得数据集的相关热图。第2节：基本模型比较该processed_data.csv数据集再次包含在此处，以便于比较所需的运行。本节中的其他唯一代码是basic_models.py文件。该文件接受几种不同的命令行输入：--split splitVal：输入您自己的测试集拆分值（默认为0.2）作为float类型。--model m：输入'DT'、'GNB'、'NN'、'SVM'或'ALL'字符串以在数据集上测试特定模型（默认为'ALL'）。--search b：输入布尔类型以开启搜索。

非甾体类抗炎药（NSAID）用于治疗疼痛，虽然便宜易得，但滥用可能影响肾脏功能，甚至导致肾脏疾病和高血压。本研究在阿贝库塔联邦医学中心进行，招募了200名参与者，分为常规使用NSAID组和对照组，进行了肾功能评估和统计分析。

开发一个精确的系统来分析乳腺癌图像数据，可以增强医生的诊断信心，并可用于扫描临床数据库中的所有历史扫描结果，以评估患者的风险。模糊逻辑系统能够建立准确近似人类专业知识的知识库和规则库，有助于医生例行诊断乳腺癌。遗传算法通过使用数据子集学习最佳模糊逻辑系统的隶属函数和规则库，增强系统在特定数据集上的表现。

Premessa是一个专为流式细胞和大规模细胞计数数据设计的R软件包，支持FCS文件的面板编辑和重新命名，以及基于微珠的归一化和去条形码。该工具由Parker癌症免疫疗法研究所开发并版权所有（2016年）。在使用此软件前，请务必备份数据。安装要求包括CRAN提供的devtools软件包和Bioconductor的flowCore软件包。安装过程简单，只需打开R会话，依次执行所需的命令即可。