乳腺钼靶筛查的目的是在疾病可以更成功治疗的早期阶段识别乳腺癌1。尽管全世界都存在筛查程序,但对乳房X线照片的解释仍受到误报率和误报率较高的影响2。在这里,我们提出了一种人工智能(AI)系统,该系统能够
癌症预测 使用机器学习进行乳腺癌预测 使用的算法和精度: 算法精度 Logistic Regression Method 0.982456 Decision Tree Classifier Metho
本文以乳腺癌数据集为例,介绍了如何使用R语言中的neuralnet包构建神经网络模型。通过对数据集的分析和预处理,本文讲解了神经网络模型的构建步骤和参数设置。最后,给出了模型的评估和预测结果。更多详细
RUNX2调控的ITGBL1促进乳腺癌骨转移,李晓青,冯玉梅,目的:前期研究发现整合素β样因子1(Integrin beta-like 1,ITGBL1)在乳腺癌组织中与成骨特异性转录因子RUNX2及
分析乳腺实性小结节的超声声像图特征,探讨超声及其多指标积分法鉴别诊断乳腺良恶性小结节的临床价值。42例乳腺实性小结节患者,经手术及病理检查证实良性结节21个、恶性结节35个,分析其术前超声影像学资料,
GSK3β在乳腺癌细胞系中的表达,徐曼,宋敏,目的研究GSK3β及其亚型p-GSK3βser9在乳腺癌细胞系中的表达及其与乳腺癌细胞系侵袭力强度的关系。方法培养乳腺癌细胞系MCF-7,MDA-MB-2
本文的主要目的是研究使用缝隙圆形贴片天线在2.45GHz上进行乳腺肿瘤热疗的潜力。在CSTStudioSuite2018中设计并模拟了由微带贴片天线和包含肿瘤的乳房幻像组成的癌症治疗模型。拟议天线的辐
简介:神经内分泌癌(NEC)多发于消化器官,例如胰腺和胃肠道以及肺部。 乳房的初级NEC是罕见的实体。 关于这种疾病的研究并不多,因此进行这项研究是为了了解这种疾病的临床病理。 方法:2000年1月至
使用梯度下降逻辑回归的ER乳腺癌预测 乔治娜·冈萨雷斯(Georgina Gonzalez) 拷贝数畸变,基因组区域的得失是癌症的标志。 拷贝数数据是高维数据,具有大量相关特征。 通常,像在这种情况下
乳腺癌风险位点rs13281615的体细胞突变分析,张志潜,李娜,多篇文献之处位于人8q24的rs13281615位点与患乳腺癌的风险显著相关,而且该位点与ER阳性,PR阳性和低的肿瘤分级显著相关.为
