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癌症患者数据集

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 癌症患者数据集，包含100条记录
    优质
    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。
     
  • 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）
     
  • 关于癌症患者生存时间的数据分析
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    本研究通过详细数据分析，探讨影响癌症患者生存期的关键因素，旨在为临床治疗和病人护理提供科学依据。 癌症的生存分析数据包括治疗方案、癌细胞类型、临床评分、病人年龄、是否死亡以及生存天数等信息，可以利用这些数据建立生存分析模型进行深入的数据分析。
     
  • 乳腺癌患者的MRI数据集
    优质
    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。
     
  • 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
    优质
    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
     
  • 癌症CT影像数据集
    优质
    该数据集包含多种癌症患者的CT影像资料及对应的临床信息，旨在支持医学研究和AI辅助诊断技术的发展。 本数据集包含69位不同患者的475个癌症CT影像病例以及患者年龄信息，是TCGA-LUAD肺癌CT影像数据库的一部分。
     
  • 2020年中国癌症患者生存质量白皮书
    优质
    《2020年中国癌症患者生存质量白皮书》全面分析了中国癌症患者的生存现状与生活质量，旨在提高社会对癌症患者群体的关注度，并推动相关政策和措施的发展。 2020年10月16日，《中国癌症患者生存质量白皮书》发布。该报告由中国抗癌协会科普部、中国抗癌协会科普专业委员会指导，并由觅健与《医师报》联合发起。《白皮书》深入调研了乳腺癌、肺癌、卵巢癌等十一种类型癌症患者的治疗和康复阶段的生存状况，从“身体健康—心理健康—社会适应及支持”三个层面展开研究。报告呼吁相关部门和社会各界关注癌症学科发展以及患者需求，并积极推动全病程康复管理和“全人康复”、“全人治疗”的理念实施。
     
  • 癌症预测的cancer.csv数据集
    优质
    cancer.csv 数据集包含了用于癌症预测研究的相关医疗记录和生物标记信息，旨在帮助研究人员开发早期诊断模型。 癌症预测数据集包含用于训练机器学习模型的数据，这些模型旨在帮助医生更早地识别和诊断各种类型的癌症。该数据集中包含了患者的多项生理指标、生活习惯及过往病史等相关信息，可用于研究如何提高早期检测的准确性以及优化治疗方案。
     
  • 决策树：用于新患者分类的乳腺癌数据集分析
    优质
    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。