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ALS病症概述

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简介:
ALS(肌萎缩侧索硬化症)是一种进行性神经退行性疾病,影响大脑和脊髓中的运动神经元,导致肌肉无力、萎缩及最终丧失行动能力。 使用Webpack 4的静态HTML页面 这是一个与webpack结合使用的纯静态网站(包含HTML、CSS和JavaScript)的简单示例。 构建步骤: 先决条件:需要安装Node.js和NPM。 在本地运行: - 运行 `npm i` 安装依赖项; - 使用 `npm start` 启动开发服务器。 生成文件的位置: 默认情况下,webpack不会将生成的文件写入硬盘。若希望保存这些文件,请设置devServer.writeToDisk为true。 生产版本的操作步骤: - 使用 `npm run preview` 查看预览版, - 使用 `npm run build` 在dist目录中准备HTML、CSS和JavaScript文件。 以上就是使用Webpack 4构建静态网页的基本流程,可以方便地进行开发与部署。

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  • ALS
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    ALS(肌萎缩侧索硬化症)是一种进行性神经退行性疾病,影响大脑和脊髓中的运动神经元,导致肌肉无力、萎缩及最终丧失行动能力。 使用Webpack 4的静态HTML页面 这是一个与webpack结合使用的纯静态网站(包含HTML、CSS和JavaScript)的简单示例。 构建步骤: 先决条件:需要安装Node.js和NPM。 在本地运行: - 运行 `npm i` 安装依赖项; - 使用 `npm start` 启动开发服务器。 生成文件的位置: 默认情况下,webpack不会将生成的文件写入硬盘。若希望保存这些文件,请设置devServer.writeToDisk为true。 生产版本的操作步骤: - 使用 `npm run preview` 查看预览版, - 使用 `npm run build` 在dist目录中准备HTML、CSS和JavaScript文件。 以上就是使用Webpack 4构建静态网页的基本流程,可以方便地进行开发与部署。
  • 状数据库.mdb
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    《病症症状数据库》是一款集成了大量医学信息的ACCESS数据库文件(.mdb格式),它系统地整理了各类疾病及其相应症状的数据,为医生和研究人员提供了便捷的信息查询工具。 请按部分列出对应的疾病特征,并据此判断所涉及的疾病名称。需要涵盖大约1000种不同的疾病。
  • SA Heart 分析
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    SA Heart 症状分析是一份详细解析心脏起搏器(SA节点)异常导致的心律失常等相关病症的资料。该内容涵盖了常见症状、诊断方法及治疗方案,旨在帮助患者和医护人员更好地理解和应对此类心脏疾病。 SAheart数据集主要用于研究心脏疾病的风险预测,在机器学习和数据分析领域具有重要作用。该数据集中包含南非男性的相关心脏病数据,可以用来训练模型以预测个体的心脏病风险。 在Jupyter Notebook这一强大的交互式计算环境中,我们可以进行一系列操作,包括导入、清洗、探索性分析(EDA)、构建预测模型,并且能够清晰地展示结果。我们需要加载`SAheart-main`压缩包中的数据文件,这通常是一个CSV或Excel格式的文件,包含以下列: 1. **Age**:个体年龄。 2. **Chol**:胆固醇水平。 3. **BP**:血压值。 4. **Smoker**:吸烟状况。 5. **BMI**:身体质量指数(Body Mass Index)。 6. **ECG**:心电图结果,用于检测心脏问题的指标之一。 7. **MaxHR**:最大心率,在测试中能达到的最大数值。 8. **ExerciseAngina**:运动引起的胸痛情况。 9. **STDep**:ST段下降值,是评估心血管健康的另一个重要参数。 10. **Thalassemia**:可能指的是贫血或血液问题的相关信息。 11. **Target**:目标变量,标记个体是否患有心脏病。 在进行数据分析前,我们首先会检查数据的质量,并处理缺失和异常的数据。接着绘制直方图、散点图等图表来探索各变量之间的关系,例如年龄与胆固醇水平的关系或者吸烟者与非吸烟者的患病率差异。 接下来的步骤是使用预处理技术(如标准化或归一化)使不同特征在同一尺度上进行比较,并选择合适的机器学习算法构建预测模型。训练好模型后通过交叉验证评估其性能指标,比如准确度、精确度和召回率等。 最后,利用Jupyter Notebook中的富文本功能将整个分析过程及结果整理成报告形式发布出来,方便他人理解并分享给其他人。该报告包括代码展示、图表以及解释性的文字说明部分,并确保了研究的可复现性和透明性。 综上所述,在使用SAheart数据集结合Jupyter Notebook进行心脏病风险因素的研究时,不仅可以深入分析心脏疾病的潜在危险因子,同时也能提升个人的数据科学技能水平并为公共健康决策提供有力支持。
  • 人体疾数据库
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    《人体疾病与病症数据库》是一部全面收录各类常见及罕见疾病的参考书,涵盖症状描述、诊断标准和治疗建议等内容,为医疗工作者提供详尽的信息支持。 这段文字介绍了包含1500种疾病的资料库,并详细描述了每种疾病的主要病症。这些疾病共有200多种不同的症状表现。
  • 状资料库.xlsx
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    《疾病症状资料库》是一款集成了多种常见疾病的详细信息和相关症状的电子表格工具。它便于用户查询病症、辅助自我诊断,并提供就医参考建议,帮助管理个人健康状况。 疾病库与症状库是开发疾病诊断类程序的重要组成部分,收录了一千多种常见疾病的症状特征。这些数据特别适用于数据分析师使用,并且非常适合AI开发者进行研究及拓展应用。
  • HSDN:将与疾词汇映射至MeSH ID
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    本文介绍了HSDN系统,该系统旨在通过自然语言处理技术,将医学文献中的病症和疾病相关术语自动映射到MeSH(Medical Subject Headings)分类体系的唯一标识符中,从而提高医学信息检索与管理效率。 人类症状疾病网络文件夹包含用于将 MeSH 疾病和症状名称映射到其相应 MeSH ID 的文件。Zhou 等人的论文创建了一个庞大的疾病和症状网络。“Combined-Input.tsv”、“Symptom-Occurence-Input.tsv” 和“Disease-Occurence-Input.tsv” 文件取自该文的补充资料。我们还创建了新的输出文件,其中添加了 MeSH ID,并且有一个 python notebook 文件将这些术语映射到它们各自的 ID。
  • 苹果害的数据集涵盖4种
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    该数据集专注于苹果树的四大常见疾病记录与分析,为研究人员和农业从业者提供宝贵资源,助力精准诊断及防治措施的发展。 苹果病害数据集是一个专门针对苹果树疾病的研究资源,涵盖了四种主要的苹果病害类型。这个数据集在农业科学、计算机视觉以及机器学习领域具有重要价值,因为这些数据可以用于训练和测试算法,帮助识别并预防苹果病害,从而提高果园的生产效率和果实质量。 我们要了解这四种苹果病害的基本知识: 1. **轮纹病(Apple Ring Rot)**:这是一种由真菌引起的疾病,特征是苹果表面出现深色、凹陷的环状花纹。严重时会导致果实腐烂,并影响其外观及品质与耐贮性。 2. **炭疽病(Apple Anthracnose)**:这种病害是由胶孢炭疽菌引发,在苹果表皮形成黑色或棕色斑点,周围有黄色晕圈。它可能导致早期落果,对产量造成严重威胁。 3. **褐腐病(Brown Rot)**:这是一种由多种真菌引起的疾病,初期表现为褐色湿腐,并逐渐使果实干缩成硬壳状。除了影响果实质量外,还可能传播到枝条上导致整株树的死亡。 4. **霉心病(Apple Scab)**:这是最常见的苹果病害之一,由Venturia inaequalis真菌引起,在苹果表面形成深绿色至黑色斑点,并可能导致果形异常及内部组织受损。这会显著降低果实品质。 数据集通常包含多角度、不同光照条件下的病变图像以及详细的标注信息(如病害类型和位置)。这样的资源可以用于训练深度学习模型,例如卷积神经网络(CNN),使计算机能够自动识别各种苹果疾病。这些技术的应用有助于开发农业监测系统,通过无人机或摄像头拍摄的图像实时分析果园状况,并在病害初期发出预警。 此外,结合物联网技术收集环境数据还可以帮助评估病害风险并支持精准农业实践。模型训练过程中需要进行数据清洗、预处理(如归一化和增强)以及使用交叉验证来防止过拟合现象的发生。通过优化算法参数可以提高识别准确率,并最终为苹果产业的可持续性和经济效益提供技术支持,同时减少化学农药的使用以保护环境。 总之,苹果病害数据集是推动农业科技创新的重要工具,在保障食品安全、促进生态友好型农业生产方面发挥着关键作用。
  • 库及状关系库.xlsx
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    《疾病库及症状关系库》是一个包含多种疾病的详细信息及其相关症状的数据集合表,旨在帮助医学研究者和医疗工作者更准确地进行疾病诊断与治疗。 在疾病的产生和发展过程中,症状与体征是其主要表现形式。通过这些现象可以揭示疾病本质。中医理论认为:任何疾病的临床体现都以具体的症状、体征为基本单位。 症状是指患者主观感受到的异常感觉或病态改变,例如头痛、发热等;而那些能够被客观观察到的现象则称为体征,如舌苔和脉象的变化。广义上说,这些现象统称作“症”。 在中医中,“证”(又名证候)是疾病诊断与治疗的重要依据。“脾阳虚证”的例子说明了其本质是对疾病处于某一阶段的各种临床表现进行分析、归纳和综合后所得出的病理概括。它不仅包含了病位、病因、性质及发展趋势等信息,还反映了机体对致病因素的整体反应状态。 “症”由具体症状构成,“证”则是通过这些症状揭示疾病的内在联系与本质。“脾阳虚证”的例子说明了这一点:该病症位于脾胃系统,因寒邪引起,表现为寒冷且虚弱的状态。因此,“症”和“证”之间的区别在于后者更全面、深入地反映了疾病的本质。 “病”,在中医中指的是病因作用下导致的机体生理功能失调的过程,并伴随特定的症状变化。“脾阳虚”的例子进一步说明了这一点:它不仅包括症状,还涵盖了各阶段的不同证候表现。 综上所述,“症”、“证”与“病”三者之间既有联系也有区别。它们均基于人体病理变化之上;但是,“症”仅反映疾病的部分表面现象,而“证”则揭示特定发展阶段的本质特性,并将两者连接起来以阐明其内在关系。“病”的概念涵盖了整个病理过程的发展规律和特点。 简而言之,症状是疾病的表象表现,体征是对这些异常的客观观察结果;证则是对某一阶段病情本质的认识与概括;而疾病本身是一个包含多个阶段及相应变化的整体过程。
  • 状预测的数据集
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    该数据集旨在通过收集和分析各种疾病的症状信息,为疾病早期预警系统提供支持,帮助提高诊断准确性和效率。 此数据集旨在帮助学生创建疾病预测或医疗保健系统,并为他们提供必要的资源。 该数据集包含有关疾病的详细信息,包括症状、预防措施以及相关权重的数据。 通过使用文件处理技术,可以轻松清理这些数据,用户只需了解表格中行和列的结构即可。 具体而言: - 疾病种类:真菌感染、过敏、慢性胆汁淤积、药物反应、消化性溃疡、艾滋病、糖尿病、肠胃炎、支气管哮喘、高血压、偏头痛以及颈椎病。 - 其他信息包括瘫痪(脑出血)。
  • 土豆叶片害数据集,涵盖10种
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    该数据集专注于收集和整理土豆叶片在生长过程中可能出现的十种主要病害图像信息,为农业研究与智能诊断提供宝贵资源。 该土豆叶片数据集包含10种不同的土豆叶片病害,每类至少有1000张图片。