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ICIAR2018_BACH挑战1：ICIAR2018乳腺癌组织学图像分类竞赛

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简介：
简介：ICIAR2018_BACH挑战是针对乳腺癌病理图像的国际竞赛，旨在促进基于人工智能的医学影像分析技术的发展与应用，推动早期诊断和治疗。 ICIAR2018_BACH挑战是关于乳腺癌组织学图像分类的竞赛。

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  • ICIAR2018_BACH挑战1：ICIAR2018乳腺癌组织学图像分类竞赛
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    简介：ICIAR2018_BACH挑战是针对乳腺癌病理图像的国际竞赛，旨在促进基于人工智能的医学影像分析技术的发展与应用，推动早期诊断和治疗。 ICIAR2018_BACH挑战是关于乳腺癌组织学图像分类的竞赛。
     
  • 基于改良ResNeXt的乳腺癌组织病理图像分类
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    本研究提出了一种改进版的ResNeXt模型，应用于乳腺癌组织病理图像的自动分类，旨在提高诊断准确性和效率。 为了实现对乳腺癌组织病理图像的准确自动分级，提出了一种改进的卷积神经网络方法。该方法依次引入了两种不同的卷积结构以提高网络识别病理图像的能力。 首先，采用深度残差网络（ResNeXt）作为基础模型，并用八度卷积（OctConv）替代传统卷积层，在特征提取阶段减少了冗余信息，提高了对细节特征的捕捉效果。其次，使用异构卷积（HetConv）替换部分的传统卷积层，以减少训练参数的数量。 针对数据样本较少导致的过拟合问题，提出了一种基于图像分块思想的数据增强方法来解决这一挑战。 实验结果显示，在四分类任务中该模型在图像级别的准确率达到91.25%，证明了所设计网络具有较高的识别率和良好的实时性。
     
  • Sigmoid函数Matlab代码-乳腺癌分类器：基于机器学习的癌组织分类器
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    本项目利用Matlab实现Sigmoid函数，并以此为基础构建了一个乳腺癌分类器。该分类器采用机器学习方法，旨在准确区分健康与癌症组织样本。 Sigmoid函数在MATLAB中的代码可用于构建乳腺癌分类器（基于逻辑回归）。此代码可以帮助使用逻辑回归来区分恶性肿瘤与良性肿瘤。 **背景介绍** 逻辑回归的名字来源于其核心使用的sigmoid函数，也被称为logistic函数。统计学家开发了这个函数以描述生态学中人口增长的特性：初期快速增长随后达到环境承载力的最大值。这种S形曲线可以将任何实数值映射到0至1之间的范围（但不会精确地落在这些极限上）。其数学表达式为 1/(1+e^-x)。 **数据集** 我们使用了UCI机器学习库中的乳腺癌数据集，仅选择了32个特征中的两个来进行分类。在Python实现中，则是利用了全部的30种功能进行分类，并且标签定义为：良性肿瘤用1表示，恶性肿瘤用2表示（而非常用的0和1）。 **性能** 通过逻辑回归模型对乳腺癌数据集进行了训练与测试后，其准确率约为92%。要运行MATLAB中的代码，请执行runbreast_cancer.m文件。
     
  • 乳腺癌分类-源码
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    本项目旨在提供一套用于乳腺癌分类的算法代码库，涵盖多种机器学习模型与数据预处理方法，助力研究人员深入分析和理解乳腺癌病理特征。 乳腺癌分类问题陈述： 根据多种观察/特征预测癌症诊断是良性还是恶性使用了30个功能，例如： - 半径（从中心到周长上的点的距离的平均值） - 纹理（灰度值的标准偏差） - 周长 - 区域 - 平滑度（半径长度的局部变化） - 紧凑度（周长^ 2 /面积 -1.0） - 凹度（轮廓凹部的严重程度） - 凹点（轮廓上凹部分的数量） - 对称性 - 分形维数（“海岸线近似值” -1） 数据集可使用所有30种输入功能进行线性分离，实例数量为569个。等级分配：212恶性，357良性。 目标类别： - 恶性 - 良性 算法支持向量机使用的图书馆包括numpy、pandas、matplotlib、seaborn和sklearn。 数据可视化使用了各种图表类型如对图、计数图以及散点图等。
     
  • 乳腺癌预测分析：乳腺癌详解
    优质
    本文章详细解析了乳腺癌的相关知识，并介绍了用于乳腺癌预测的数据分析方法和模型，帮助读者更好地了解和预防乳腺癌。 乳腺癌预测：通过对数据的分析来预测乳腺癌的发生风险。
     
  • 二分类乳腺癌数据集
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    此二分类乳腺癌数据集包含良恶性肿瘤特征信息，旨在辅助研究与诊断，适用于机器学习模型训练和评估。 乳腺癌数据集二分类涉及使用特定的数据集进行机器学习或数据分析项目，目的是通过算法识别乳腺肿瘤是良性还是恶性。这种类型的任务通常需要清洗、处理并分析数据以提高模型的准确性。相关的工作可能包括特征选择、训练模型以及评估预测性能等步骤。
     
  • 基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断中的支持向量机分类方法
    优质
    本研究提出了一种利用乳腺组织电阻抗特性进行乳腺癌早期诊断的方法，并采用支持向量机技术实现高效准确的分类，为临床诊断提供新思路。 支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断