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胰腺癌症

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简介:
胰腺癌是一种起源于胰腺细胞的恶性肿瘤,通常发展隐匿且迅速扩散。由于早期症状不明显,大部分患者确诊时已是晚期,治疗难度大、预后较差。 该资料库探讨了临床蛋白质组学肿瘤分析协会(CPTAC)在癌症数据集中CNV (拷贝数变异)事件的影响。 我们提供了一个名为cnvutils的小型实用工具包,它通过为项目提供几种常用功能来简化这些分析的代码。要使用此工具,请务必使用pip命令在运行代码的计算机上安装该软件包。以下是安装说明: 1. 克隆此存储库。 2. 打开一个终端,并导航到该自述文件所在的目录。 3. 运行`pip install cnvutils_pkg` 命令,这将跟随最后一个参数(这是软件包设置信息的相对路径),并把软件包安装在当前活动的Python环境中。 要使用此工具,请只需在您的Python代码中添加 `import cnvutils` 即可。

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    胰腺癌是一种起源于胰腺细胞的恶性肿瘤,通常发展隐匿且迅速扩散。由于早期症状不明显,大部分患者确诊时已是晚期,治疗难度大、预后较差。 该资料库探讨了临床蛋白质组学肿瘤分析协会(CPTAC)在癌症数据集中CNV (拷贝数变异)事件的影响。 我们提供了一个名为cnvutils的小型实用工具包,它通过为项目提供几种常用功能来简化这些分析的代码。要使用此工具,请务必使用pip命令在运行代码的计算机上安装该软件包。以下是安装说明: 1. 克隆此存储库。 2. 打开一个终端,并导航到该自述文件所在的目录。 3. 运行`pip install cnvutils_pkg` 命令,这将跟随最后一个参数(这是软件包设置信息的相对路径),并把软件包安装在当前活动的Python环境中。 要使用此工具,请只需在您的Python代码中添加 `import cnvutils` 即可。
  • 预测分析:乳详解
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    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。
  • 预测
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    乳腺癌预测旨在通过分析个人健康数据和风险因素,提供早期乳腺癌预警,帮助女性用户及时了解自身患病可能性,并采取相应预防措施。 乳腺癌预测问题定义为:乳腺癌是由于乳腺细胞发生癌症的一种疾病。在全球范围内,它是女性最常见的癌症类型之一,占所有病例的25%左右,在美国则是女性中诊断出的第二大常见癌症。虽然男性也可能患上这种病,但其在女性中的发病率更高。 多年来,随着诊断和治疗技术的进步,乳腺癌患者的生存率有所提高,并且与该疾病相关的死亡人数也相应减少。早期发现是通过使用特定方法来帮助识别那些尚未发展成疾病的细胞异常情况的关键手段之一。对乳腺癌的认识以及定期进行筛查检查对于及时的诊断及有效的治疗至关重要。 在人体内受影响的细胞被称为恶性细胞,它们与正常细胞不同,分裂速度更快,并且会侵入周围的组织中。当这些细胞以加速的速度繁殖时,通常会形成称为肿瘤的实体块状物。有时虽然也会出现细胞增殖并形成肿块的情况,但若没有扩散到周围区域,则该类型的肿瘤并不具有恶性特征,这种情况下我们称之为良性病变。 这项研究的主要目标是利用从细胞图像中提取出来的数值信息来预测患者所患的是良性的还是恶性的乳腺癌病灶。
  • 数据集上的决策树分类实验.zip_wpbc数据集_乳数据_决策树_决策树分类代码演示
    优质
    本资源提供了一个针对WPBC(无复发乳腺导管癌)数据集的决策树分类实验,旨在展示如何利用决策树算法进行乳腺癌数据分析与预测。其中包括详细的实验步骤和相关代码示例。 决策树分类程序包括所使用的数据集以及运行结果。
  • 预测:利用多种公开数据集及深度学习方法进行预测
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    本研究运用深度学习技术,结合多个公开数据集,旨在提升乳腺癌预测模型的准确性和可靠性,助力早筛早诊。 使用各种公共数据集和深度学习技术来预测乳腺癌。
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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。
  • 前列数据(Prostate_Cancer.csv)
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    该数据集名为“Prostate_Cancer”,包含有关前列腺癌的各项指标信息,适用于医学研究和数据分析。研究人员可利用此数据进行模式识别、预测建模等分析工作。 Prostate_Cancer.csv数据集包含100条癌症相关数据,可供实验使用。
  • 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。
  • 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。