乳腺肿瘤

乳腺癌肿瘤良恶性预测数据集

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。

算法与数据结构 2 2024-05-25

基于LVQ神经网络的乳腺肿瘤诊断分类MATLAB代码

LVQ神经网络是一种监督学习的分类算法，特别适用于乳腺肿瘤的诊断分类。该算法通过训练找到最优的原型向量，代表输入空间中的不同类别，帮助医生准确判断肿瘤性质。在MATLAB环境中实现LVQ网络，我们需准备乳腺肿瘤数据集，包括病人的年龄、肿块大小等特征，进行数据预处理后，定义网络结构并训练。LVQ算法选择最接近输入样本的原型向量并更新，最终输出分类结果。虽然LVQ网络简单且解释性强，但对初始原型位置敏感，针对高维数据集效果可能不佳，建议结合其他方法如SVM或深度学习模型提高诊断准确性。

算法与数据结构 3 2024-07-17

MATLAB神经网络43个案例LVQ神经网络在乳腺肿瘤诊断中的分类分析

随着技术的不断进步，MATLAB神经网络在医学领域的应用日益广泛。通过43个案例分析，深入探讨了LVQ神经网络在乳腺肿瘤诊断中的分类效果。

Matlab 0 2024-08-13

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

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。

统计分析 0 2024-09-13

脑肿瘤分割技术

通过MRI图像识别脑肿瘤，首先去除无关部分，使用各向异性扩散过滤器去除噪声，再通过快速边界盒算法识别肿瘤边界，使用支持向量机对边界分类，提取出肿瘤。

Matlab 2 2024-05-20

MATLAB脑肿瘤图像处理代码-基于图像处理的脑肿瘤检测

MATLAB脑肿瘤图像处理代码介绍了使用图像处理技术从MRI图像中检测和提取脑肿瘤的方法。医学领域中，特别是在MRI图像处理方面，对于改善诊断准确性至关重要。本项目结合了图像分割和形态学运算，利用MATLAB软件快速准确地分析大脑MRI扫描图像，定位和识别脑部肿瘤。该技术不仅节省了处理时间，还提高了肿瘤检测的精度和效率。

Matlab 0 2024-08-26

DataScience 学习matlab图像分割肿瘤代码

matlab图像分割肿瘤代码是一个出色的开源数据科学库，解决现实世界的问题。本部分特别适合数据科学新手，是探索数据科学的快速入门。现今，数据科学是计算机和互联网领域的热门话题之一，从数据收集到分析再到预测，都可以在这里找到数百个专家答案。Python作为最流行的编程语言，提供了强大的库，用于数据收集、分析和应用开发。通过信息图和思维导图，您可以了解成为数据科学家所需的关键技能。

Matlab 0 2024-08-03

肿瘤生长模型的MATLAB和C++实现

介绍了用于模拟肿瘤球体生长的pABC-SMC算法在多尺度和多细胞生物过程统计推断中的应用。该算法基于格的肿瘤球体生长模型，并利用近似贝叶斯计算顺序蒙特卡洛（ABC-SMC）进行统计推断，适用于模拟和推断肿瘤生长曲线及组织学特征。实验数据集包括SK-MES-1细胞的实验数据，使用MATLAB Statistics Toolbox进行并行化处理。详细算法实现要求C++和MATLAB结合使用。

Matlab 0 2024-08-25

matlab图像分割肿瘤代码的机器学习应用

这是一个优秀的开源数据科学存储库，专注于matlab图像分割肿瘤代码的学习和应用，解决实际世界中的问题。对于想要进入数据科学领域的新手来说，这是一个快速上手的起点。数据科学是当前计算机和互联网领域的热门话题之一，从收集数据到分析数据，再到提出建议和预测未来，这个过程需要深入研究和实践。网站提供了数百个数据科学问题的解答，以及专家们的见解和经验分享，是学习成为专业数据科学家的宝贵资源。Python语言及其丰富的库被广泛用于数据处理和应用开发，是进行数据科学项目的首选工具。

Matlab 0 2024-10-20

乳腺癌计算辅助系统-开源解决方案

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。

数据挖掘 2 2024-07-16