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肺癌患者的数据库集合肺癌患者的数据库集合 考虑到避免重复和提高可读性，可以进一步简化为： 肺癌患者的数据集

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简介：本数据集汇集了大量肺癌患者的医疗信息，旨在支持研究、诊断及治疗方案开发，促进医学进步。 肺癌患者数据集

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  • 肺癌患者的数据库集合肺癌患者的数据库集合 考虑到避免重复和提高可读性，可以进一步简化为： 肺癌患者的数据集
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    简介：本数据集汇集了大量肺癌患者的医疗信息，旨在支持研究、诊断及治疗方案开发，促进医学进步。 肺癌患者数据集
     
  • 肺癌患者的CSV数据集
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    本数据集包含了肺癌患者的相关信息，以CSV格式存储，便于研究人员分析肺癌特征、风险因素及临床表现，促进肺癌诊疗研究。 肺癌患者数据集（csv文档）
     
  • 癌症患者数据集
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    该数据集包含大量癌症患者的医疗信息，旨在为研究人员提供一个全面的数据资源库，以促进癌症研究和治疗的发展。 由于癌症的影响，许多人的寿命被缩短。然而，在大数据时代到来之际，我们有了与这种致命疾病斗争的希望。通过分析如《cancer patient data sets.xlsx》这样的数据集，研究人员能够发现新的治疗途径并改善患者的生活质量。
     
  • 乳腺癌患者的MRI数据集
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    本数据集专为乳腺癌研究设计，包含大量患者高分辨率MRI影像资料，旨在辅助科研人员进行疾病诊断、治疗效果评估及预后分析。 乳腺癌患者核磁共振成像数据集包含1480个乳房MRI图像，这些图像分为两类：健康（良性）和疾病（恶性）。为了训练模型，每类都包含了700张健康和患病患者的核磁共振扫描图像。在验证阶段，每类则各包括了40张健康和患病患者的MRI扫描图像。
     
  • 癌症患者数据集，包含100条记录
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    本数据集收录了100名癌症患者的医疗信息，旨在为癌症研究与治疗提供参考依据。涵盖诊断、治疗及预后等多维度细节。 用于KNN算法的癌症数据存储为csv文件，包含以下字段：id、诊断结果（B表示健康，“M”表示患病）、半径、纹理、周长、面积、光滑度、紧实度、对称性以及分形维度。
     
  • 胸外科手术患者生存分析数据集 - UCI机器学习资源：探讨肺癌患者的术后预期寿命...
    优质
    该数据集包含胸外科手术后肺癌患者的相关信息，旨在通过UCI机器学习资源平台探究影响患者术后生存期的关键因素。 胸外科手术肺癌数据集来源于主要的Jupyter笔记本，并包含其中的主要代码。此外，该资料还包括PowerPoint幻灯片演示文稿和项目报告。 这个数据专用于与肺癌患者术后预期寿命相关的分类问题：1类表示在术后一年内死亡；2类则代表生存期。 这些数据是在Wroclaw胸外科中心回顾性收集的，涉及的是那些在2007年至2011年间因原发性肺癌接受了广泛肺切除手术的患者。该中心与弗罗茨瓦夫医科大学胸外科及波兰下西里西亚肺病中心有联系，并且研究数据库是结核病和肺病研究所管理下的国家肺癌注册中心的一部分，在华沙。 数据文件夹内包含的是从Weka ARFF格式转换为CSV格式的原始数据。在Data_Wrangling Jupyter笔记本中，展示了将原始数据集更改为用于此项目的特定形式的过程。 属性描述包括诊断ICD-10编码（原发性和继发性以及多种肿瘤），FVC值即尽可能深呼吸后从肺部强行呼出的最大空气量等信息。
     
  • TCGA肺癌数据分析：基于TCGA数据集的肺癌研究项目
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    本项目聚焦于利用TCGA数据库进行深入的肺癌基因组学分析，旨在揭示肺癌发病机制及潜在治疗靶点。 该数据分析项目是在密歇根大学2020年秋季的Stats 600回归分析课程中完成的。数据包含了肺癌患者的样本及其临床因素（如种族、性别、年龄等）和基因组信息。通过这项分析，我试图回答以下问题：哪些mRNA基因表达与肺癌患者的生存时间最相关？吸烟是否比其他临床因素（例如种族、性别和年龄）更紧密地影响患者存活率？放射疗法能否有效延长患者的生存期？
     
  • LIDC_IDRI肺癌结节数据集.rar
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    LIDC_IDRI肺癌结节数据集包含由多位专业放射科医师标注的大量胸部CT影像，旨在用于检测和分析肺部小结节，促进肺癌早期诊断的研究与应用。 基于原始dcm数据（约100多G），根据肺结节的良恶性程度（1-5级）利用Matlab软件分割出肺结节图片数据（jpg格式）。这些图像可用于后续分类检测，此外还包括已分割好的肺实质图片和xml文件，这些资源同样适用于进一步的检测工作。
     
  • 肺癌和结肠癌组织病理图像数据集
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    本数据集包含大量肺癌及结肠癌患者的高质量组织病理图像，旨在为研究人员提供宝贵的资源以促进癌症诊断技术的发展与改进。 该数据集包括25,000张组织病理学图像，并分为五个类别。所有图像的尺寸统一为768 x 768像素，且均为JPEG格式。
     
  • 决策树：用于新患者分类的乳腺癌数据集分析
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    本研究利用乳腺癌数据集，通过构建决策树模型来有效分类新患者，旨在提高诊断准确性与临床治疗效果。 我们使用包含699名乳腺癌患者的数据集构建了一个决策树模型来对新患者进行分类。经过数据归一化和清洗后，最终有500名患者的资料被用于训练和测试该模型。在这500例中，262人（占总数的52.4%）患有良性肿瘤，而另外238人（占比为47.6%）则确诊为恶性肿瘤。 为了进行模型训练，我们使用了其中的80%，即共400个案例的数据集。这些数据中各包含一半来自良性和恶性的病例。剩余的20％用于测试，该部分包括12.4%良性肿瘤和7.6%恶性肿瘤样本。 完成上述步骤后，您可以通过“决策树”访问预测结果，并通过检查console来查看命中率。