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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
基于表达数据的乳腺癌miRNA标志物预测，曹忠波，姚芳，寻找有效的肿瘤早期诊断方法和途径对于降低肿瘤死亡率具有重要的意义，肿瘤标志物在肿瘤早期诊断以及肿瘤发生、发展机理研究中起
男性乳腺癌是一种罕见的疾病。 在突尼斯，它占所有乳腺癌的1％和男性瘤形成的1.6％。 这项工作是回顾性研究，从2013年3月至2016年3月的3年中，在莫纳斯提尔（突尼斯）法图玛·布尔吉巴大学医院的医
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
随机森林用于乳腺癌诊断分析代码
CBIS DDSM乳腺癌X射线图像图像有标记
该MATLAB文件包含43个神经网络和随机森林的组合分类器设计案例，用于乳腺癌诊断。
MATLAB神经网络作为一种强大的工具，在乳腺癌诊断领域展现了广阔的应用前景。这43个案例详细研究了决策树分类器在乳腺癌诊断中的应用。这些案例涵盖了不同数据集的收集和处理，并利用决策树分类器进行了有效
目的：确定视锥细胞活检（白色视锥细胞）中无病变的预测因素。 我们评估了几个因素，包括胎次，细胞学，人乳头瘤病毒（HPV）分型，活检，阴道镜检查，吸烟习惯，口服避孕药或避孕套的使用以及免疫抑制作为不典型
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