论文研究 次分割放疗对高危乳腺癌患者肿瘤控制和生存的影响

使用数据科学技术的乳腺癌风险预测 使用数据科学技术进行乳腺癌风险预测 这个项目是在我的指导下,由才华横溢的学生Arushi Kansal Rishika Bansal和Dona Varghese进行的

阳和化岩汤对大鼠乳腺癌癌前病变的抑制作用研究，刘晓菲，殷玉琨，目的：建立大鼠乳腺癌癌前病变疾病模型，研究阳和化岩汤对大鼠乳腺癌癌前病变的抑制作用。方法：采用DMBA诱导建立大鼠乳腺癌癌前�

支持向量机SVM是一种新的机器学习方法，其基础是统计学理论。模型泛化能力强；进行非线性分类时通过高维空间变换。

SSTRs在人乳腺癌组织中的表达,钟文萍,邹奕,目的:生长抑素(SST))是一种内源的调节性多肽,可以作为神经递质、神经调质或者是旁分泌或自分泌调节因子在生物体内调节各种生�

采用支持向量机、K一近邻法(K—NearestNeighbor，K—NN)、概率神经网络(ProbabilistieNeuralNetwork，PNN)，结合乳腺肿瘤的细针穿刺细胞病理学临床数据诊断乳

该网页版乳腺癌辅助诊断系统通过对医疗图像的分析，结合深度学习和人工智能技术，提供精准的乳腺癌辅助诊断服务。该系统还能够提供针对乳腺癌治疗方案的个性化建议，帮助病人和医生做出更明智的治疗决策。技术人员还

基于Cox比例风险回归模型、LASSO与生存树的ER+乳腺癌预后,王莉,张娟,【目的】传统的的分期方法尚不足以预测雌激素受体阳性(ER+)乳腺癌的治疗结果。本文筛选了与ER+乳腺癌患者复发密切相关的基

为了进一步提高乳腺肿瘤分割的精确度,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)和梯度矢量流(GVF)Snake算法相结合的乳腺肿瘤分割模型。该模型首先对图像进行预处理以减少冗余信息提高后续的分割效率;

主成分分析法进行降维处理，再用KNN进行分类，乳腺癌诊断精确度达96%威斯康星乳腺癌数据集+matlab代码

# 导入数据集from sklearn.datasets import load_breast_cancerdata = load_breast_cancer()# 观察n_estimator