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与良性和恶性乳腺癌相关的超声影像

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简介：
本文探讨了超声影像技术在识别和区分良性及恶性乳腺肿瘤中的应用价值，为临床诊断提供依据。 该数据集包含与良性和恶性乳腺癌相关的超声图像，并通过旋转和锐化处理来增加图像数量。整个数据集中共有超过9000张图片。

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  • 与良性和恶性乳腺癌相关的超声影像
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    本文探讨了超声影像技术在识别和区分良性及恶性乳腺肿瘤中的应用价值，为临床诊断提供依据。 该数据集包含与良性和恶性乳腺癌相关的超声图像，并通过旋转和锐化处理来增加图像数量。整个数据集中共有超过9000张图片。
     
  • 乳腺癌良恶性肿瘤预测模型
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    本研究致力于开发精准的乳腺癌良恶性肿瘤预测模型，通过分析大量临床数据和生物标志物，提升早期诊断准确率，为患者提供个性化治疗方案。 根据细胞大小和肿瘤厚度这两个参数可以用来判断良性和恶性的乳腺癌肿瘤。
     
  • 乳腺癌良恶性肿瘤预测的数据集
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    本数据集旨在通过收集详尽的临床与影像学信息，用于构建模型以区分乳腺癌中的良性与恶性肿瘤，助力早期精准诊断。 良性和恶性乳腺癌肿瘤预测数据集已经分为训练集和测试集。
     
  • 乳腺癌良恶性肿瘤数据集（breast-cancer-train）
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    简介：该数据集为用于训练和测试机器学习模型的乳腺癌良恶性肿瘤分类数据集合，旨在辅助医学诊断并提高癌症检测准确率。 breastcancer数据集是机器学习初学者最常用的数据集之一。
     
  • 乳腺良恶性肿瘤数据【train.csv】
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    该数据集包含用于区分乳腺肿瘤为良性或恶性的特征信息。文件train.csv内有训练模型所需的各种参数和标记结果。 良恶性乳腺肿瘤的数据对于研究和诊断具有重要意义。通过分析这些数据可以帮助医生更好地理解疾病的特征，并为患者提供更准确的治疗建议。这类数据分析通常包括对患者的临床资料、影像学检查结果以及病理报告等多方面信息进行综合评估，以区分良性病变与恶性肿瘤的不同特点。
     
  • 乳腺癌的超声影像数据集-Breast Ultrasound Images Dataset
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    乳腺癌的超声影像数据集提供了一系列用于研究和教学目的的高质量乳腺超声图像。该数据集旨在辅助医疗专业人员识别及分析乳腺异常，包括肿瘤特征，以提升早期诊断准确率。 乳腺癌超声图像数据集（Breast Ultrasound Images Dataset）包含的所有图像均被分类为正常、良性或恶性，并且每个图像都有相应的标记。该数据集适用于乳腺癌的图像分类和分割研究，可以在国外网站上下载，但由于国内网络速度较慢，这里特地上传了此资源以方便使用。
     
  • 乳腺肿块的良恶性分类：基于影像学的判别方法
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    本研究探讨了利用影像学技术对乳腺肿块进行良恶性分类的方法和标准，旨在提高早期诊断准确率。 乳房X光造影质量分类项目采用多种机器学习算法（包括支持向量机、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯及人工神经网络）将乳腺肿块分为良性或恶性。为每种方法绘制ROC曲线，以确定最佳的分类器。问题在于，尽管乳房X线照相术是目前最有效的乳腺癌筛查手段之一，但由于解释错误导致大约70%不必要的活检具有良性结果。 为了减少这种不必要的检查数量，在最近几年提出了几种计算机辅助诊断(CAD)系统来帮助医生决定对在乳房X光片中发现的可疑病变进行活检还是短期随访。该项目的数据集取自UCI储存库中的“乳腺摄影质量”公共数据集，其中包含根据BI-RADS属性和患者年龄的信息。 该数据集中有6个属性（1个目标字段：严重性；1个非预测性变量：BI-RADS；4个预测性变量）。
     
  • 良恶性乳腺肿瘤测试数据 【test.csv】
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    本数据集包含用于区分良性和恶性乳腺肿瘤的特征信息。文件test.csv内含多个属性和测量值，旨在辅助诊断与研究。 良恶性乳腺肿瘤的数据测试涉及对收集到的样本进行分析，以区分良性与恶性的病变情况。这包括使用各种医学影像技术和实验室检测方法来评估数据集中的特征，并通过机器学习模型或其他统计学手段来进行分类预测。目的是提高早期诊断准确性，从而改善患者的治疗效果和生活质量。
     
  • 乳腺癌相关源码
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    本项目汇集了与乳腺癌研究相关的各类开源代码资源，旨在为科研人员提供便捷的数据处理、分析工具及算法支持，推动乳腺癌诊疗技术的发展。 这段文字描述了使用诸如团块厚度、细胞大小、核有丝分裂等变量来预测患者是否患有乳腺癌的过程。其中包括进行探索性数据分析，创建相关图，并构建训练和测试数据集。此外，还试验了多种机器学习模型，如逻辑回归、LGBM和随机森林。