乳腺癌靶向还原敏感聚酯酰胺纳米药物的研制

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

乳腺癌中PR的表达及其与TNF-α相关性研究，喻明霞，，目的 研究乳腺癌中PR的表达及其与TNF-α的相关性。方法 我们采用免疫组化SABC法检测112例原发性乳腺癌组织中PR、TNF-α的表达，分析

本文提出了一种利用肿瘤细胞的主要电参数（例如相对介电常数和电导率）进行癌症诊断的模型。所提出的模型涉及方形微带天线和包含肿瘤细胞的乳房幻像。利用设计天线在ISM频段的辐射特性（例如回波损耗（RL），电

乳腺癌是全球女性中最常见的癌症类型之一。根据统计数据，在2015年，乳腺癌就影响了超过210万人，占所有癌症病例的25%。乳腺癌的早期发现和准确分类对于治疗和病情管理至关重要。我们提供的乳腺癌数据集是

基于深度学习的超声影像组学在乳腺癌中的研究进展已经引起了广泛的关注。随着医疗技术的不断发展，超声影像组学已成为乳腺癌的重要辅助诊断工具。然而，由于人工分析的限制，传统的超声影像组学诊断方法存在一定的局

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,

目的：我们的研究目的是调查某些社会人口统计学因素与乳腺癌延误表现的关系。 患者和方法：这是在达喀尔阿里斯蒂德勒丹特克教学医院的乳房科进行的观察性研究。 该研究纳入了所有从2008年1月至2014年12

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

本文主要介绍了如何使用机器学习算法分析乳腺癌数据，并提供了一个实例文件-2.ipynb，通过对数据进行分析和处理，可以帮助研究人员更好地了解乳腺癌的特征和预测，进一步推动乳腺癌的研究和治疗工作。

短期化疗对乳腺癌组织UCH-L1表达的影响，包芸，王文娟，目的　探讨乳腺癌患者术前短期化疗对肿瘤细胞UCH-L1以及EGFR和P-gp表达的影响。方法　采用免疫组化（EnVision法）检测40例乳腺