背景:辅助放疗提高了乳腺癌的无病生存率和总体生存率。 传统的分级放疗在5周内可提供50 Gy,这是标准方法。 如果发现放疗更短的时间(HFRT)安全且有效,则对患者和治疗提供者将更加方便。 材料和方法
moesin在乳腺癌组织中的表达及临床意义,赵琳,吴慧哲,综目的:观察moesin蛋白表达与乳腺癌临床病理参数的相关性及临床意义。方法:收集散发性乳腺癌标本201例,乳腺纤维腺瘤组织46例,应�
背景:肥胖是乳腺癌复发和预后不良的众所周知的危险因素。 这项研究的目的是评估体重指数(BMI)对乳腺癌患者生存的影响。 方法:我们对2012年1月至2013年12月在我院接受治疗的50例乳腺癌患者进行
如何使用sklearn工具加载乳腺癌数据集的Python数据集。乳腺癌数据集是一种常用的数据集,可以用于进行乳腺癌预测和分析。通过Python的sklearn库中的load_breast_cancer
雌激素受体在激素依赖性乳腺癌的发展和进展中发挥着关键作用。 了解受体活性可以帮助制定治疗策略。
实施临床路径对乳腺癌治疗质量改善的影响研究,包含,苏少飞,目的 比较浸润性乳腺癌临床路径实施前后治疗质量评价指标的依从率,分析临床路径的实施对乳腺癌治疗质量的影响。 方法 收集肿瘤专
活血化瘀防治乳腺癌的应用及研究现状,殷玉琨,王蕾,活血化瘀法是中医治疗乳腺癌常用治法之一,报道较多。对近年来活血化瘀法防治乳腺癌的应用及研究现状进行综述,分析其主要作用方
乳腺癌组织P16基因异常表达及意义,崔素萍,王花丽,目的 通过分析浸润性导管癌组织中P16异常表达确定与其它分子标志及临床病理特征之间的关系及意义。方法 收集手术切除浸润性导管癌�
高效表达miR-26a抑制乳腺癌细胞生长,李来胜,万建新,目的:miR-26a是新发现的抑癌基因microRNAs中的一种,可通过抑制相关靶点来诱导细胞凋亡,阻滞细胞周期,抑制细胞增殖,迁移,侵袭。
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
