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通过Kaggle数据集对宫颈癌进行分类。

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简介：
宫颈癌的诊断与分类工作，借助Kaggle平台上的相关数据集进行探索性研究。具体而言，利用这些数据集对宫颈癌患者进行分类，旨在提升宫颈癌的早期筛查和诊断水平。

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  • 宫颈癌分类：基于Kaggle数据集的分析
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    本研究利用Kaggle平台上的宫颈癌相关数据集，深入探讨并分类宫颈癌的不同类型及其特征，旨在为临床诊断和治疗提供科学依据。 使用Kaggle数据集进行宫颈癌分类。
     
  • Matlab代码进行属性约简-Cervical-Cancer-Analysis: 宫颈癌分析
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    本项目使用MATLAB编写代码，实现对宫颈癌数据集的属性约简分析，旨在提高诊断模型效率与准确性。 本项目使用MATLAB代码对来自Kaggle的数据集进行宫颈癌分析。数据集中包含27个可能与宫颈癌发展有因果关系的属性，并构建了一个预测性二元分类模型，以确定女性是否有可能患上宫颈癌。研究采用了奇异值分解（SVD）、支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）等方法来识别哪些属性最能说明是否会患宫颈癌。 数据集包括四种诊断测试的结果：Hinselmann、Schiller、细胞学以及活检结果。其中，对Hinselmann的检测结果进行了奇异值分解处理；而所有四组结果均使用了SVM和ANN进行分析。该项目是塔夫茨大学课程MATH123: Mathematical Aspects of Data Analysis A 的最终项目作业的一部分。 研究的主要内容包括通过支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）来建立二元分类模型，用于判断某人是否会因宫颈癌而被诊断。
     
  • Skin-Cancer-Segmentation: 利用ISIC数据集通过Mask-RCNN进行皮肤癌分类与分割
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    本研究利用ISIC数据集，采用Mask-RCNN模型对皮肤癌图像进行精确分类和分割，旨在提高皮肤癌诊断的准确性和效率。 使用ISIC数据集对皮肤癌进行Mask-RCNN分类和分割的步骤如下： 1. **下载数据集**：执行 `python3 download_archive.py -s` 命令以获取整个档案文件。 2. **目录结构**： 数据应按照以下方式组织： ``` Data/ ├── Images/ (包含 .jpg 文件) ├── Descriptions/ (包含 json 文件) └── Segmentation/ (包含 .png 文件) ``` 3. **安装依赖项**：运行 `pip3 install -r requirements.txt` 命令。 4. **创建模型**：执行命令 `python3 main.py` 创建模型。 5. **下载Coco模型**（具体步骤请参照官方文档）： 6. **测试模型**：使用 `python3 test.py` 指令进行测试。 最终结果将包括原始图片、分类后的图像以及经过分割处理的图像。
     
  • 宫颈癌检测的医学数据集（YOLOV5目录格式，含1个类别及训练和验证集）
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    这是一个采用YOLOv5目录结构设计的宫颈癌检测用医学图像数据集，包含单一目标类别及其对应的训练与验证子集。 项目包含宫颈癌检测数据集（1类别），包括训练集和验证集。数据保存遵循YOLOV5文件夹结构，可以直接用于目标检测任务而无需额外处理。 图像分辨率为1000-4000像素的RGB图片，涵盖宫颈癌病状检测，边界框标注清晰且完整。由于这些高分辨率图像是为了适应小目标范围内的检测需求设计的。 数据集包含一个类别：cancer 压缩后的总大小为615MB（分为训练集和验证集）： - 训练集包括816张图片及对应的816个标签txt文件 - 验证集包括216张图片及对应的216个标签txt文件 提供了一个可视化py脚本，可以随机选取一张图像并绘制边界框，并将其保存在当前目录下。此脚本无需修改即可直接运行以查看效果。
     
  • Kaggle猫狗分类数据集
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    Kaggle猫狗分类数据集包含大量标记为猫和狗的图像，用于训练机器学习模型识别和区分这两种动物。 我们已经完成了train、valid和test的数据处理工作。在训练集中有猫狗各10000张图片，在验证集中包含猫狗共计2500张图片，测试集则是需要分类的未标记数据。
     
  • Kaggle猫狗分类数据集
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    Kaggle猫狗分类数据集是由Kaggle平台提供的一个图像识别挑战数据集，包含超过25,000张图片，旨在训练机器学习模型来区分猫咪和狗狗。 官网在国内无法直接访问且速度较慢，请使用提供的百度网盘链接获取梯子：链接: https://pan.baidu.com/s/1o9yfRCI 密码: mvge，如有帮助请给予评价。
     
  • Kaggle猫狗分类数据集
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    Kaggle猫狗分类数据集是由成千上万张猫和狗的照片构成的图像识别挑战资源库，旨在促进机器学习模型对宠物图片进行精确分类的研究。 Kaggle 猫狗数据集是一个包含猫和狗图像的数据集合，常用于训练机器学习模型以识别这两类动物。该数据集广泛应用于计算机视觉领域的研究与教育中。