乳腺癌

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。

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。

这篇硕士论文代码是在瑞典隆德大学数学统计系撰写的补充，研究了使用Matlab 2017a编写和测试的乳腺癌患者预后分类的技术。为保护患者机密，没有提供数据。请在阅读代码前查阅相关论文。

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。

循环肿瘤细胞是从原发肿瘤处分离并迁移到骨髓或其他组织的细胞，能够启动远处转移。近几十年来，液体活检成为新兴工具，用于检测患者血液中的循环肿瘤细胞。流式细胞仪作为液体活检诊断的重要工具，本研究通过健康个体样本作为对照，盲目地评估其在乳腺癌患者中CTC检测的敏感性和特异性。统计分析结果显示，曲线下面积达到86.9％，表明该方法在乳腺癌诊断中具有显著前景。

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。

当前，数据挖掘技术广泛应用于医学领域，特别是乳腺癌诊断。为辅助医生决策，采用具有优秀学习能力的人工神经网络中的BP算法和决策树中的C4.5算法进行乳腺癌数据分析，预测肿瘤类型。研究表明，虽然BP算法和C4.5算法均能有效预测乳腺癌类型，但在分类器性能评估中，BP算法表现优于C4.5算法。

改进Apriori算法在乳腺疾病数据挖掘中的应用 本研究探讨了基于两阶段频集思想的Apriori算法，并针对其性能瓶颈提出了改进方案。通过改进后的Apriori算法，对乳腺疾病数据进行了深入挖掘，以期获得更有价值的医学信息。

研究探讨了基于灰度空域统计特征和灰度共生矩阵的医学乳腺X线图像特征提取方法，以及这些特征在数据挖掘中基于神经网络和关联规则挖掘算法的应用。实验结果显示，这些特征在良性与恶性肿瘤分类中均表现出超过75%的准确率，证明了提出的特征提取方法在乳腺X线图像分类中的有效性。