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关于癌症患者生存时间的数据分析

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简介：
本研究通过详细数据分析，探讨影响癌症患者生存期的关键因素，旨在为临床治疗和病人护理提供科学依据。 癌症的生存分析数据包括治疗方案、癌细胞类型、临床评分、病人年龄、是否死亡以及生存天数等信息，可以利用这些数据建立生存分析模型进行深入的数据分析。

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  • 关于癌症患者生存时间的数据分析
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    本研究通过详细数据分析，探讨影响癌症患者生存期的关键因素，旨在为临床治疗和病人护理提供科学依据。 癌症的生存分析数据包括治疗方案、癌细胞类型、临床评分、病人年龄、是否死亡以及生存天数等信息，可以利用这些数据建立生存分析模型进行深入的数据分析。
     
  • 癌症患者数据集
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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。
     
  • 2020年中国癌症患者生存质量白皮书
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    《2020年中国癌症患者生存质量白皮书》全面分析了中国癌症患者的生存现状与生活质量，旨在提高社会对癌症患者群体的关注度，并推动相关政策和措施的发展。 2020年10月16日，《中国癌症患者生存质量白皮书》发布。该报告由中国抗癌协会科普部、中国抗癌协会科普专业委员会指导，并由觅健与《医师报》联合发起。《白皮书》深入调研了乳腺癌、肺癌、卵巢癌等十一种类型癌症患者的治疗和康复阶段的生存状况，从“身体健康—心理健康—社会适应及支持”三个层面展开研究。报告呼吁相关部门和社会各界关注癌症学科发展以及患者需求，并积极推动全病程康复管理和“全人康复”、“全人治疗”的理念实施。
     
  • 癌症患者数据集，包含100条记录
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    本数据集收录了100名癌症患者的医疗信息，旨在为癌症研究与治疗提供参考依据。涵盖诊断、治疗及预后等多维度细节。 用于KNN算法的癌症数据存储为csv文件，包含以下字段：id、诊断结果（B表示健康，“M”表示患病）、半径、纹理、周长、面积、光滑度、紧实度、对称性以及分形维度。
     
  • 使用R软件开展癌症数据的生存分析
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    本研究利用统计软件R对癌症患者的生存数据进行深入分析，旨在探索影响患者生存率的关键因素及预测模型构建。 使用R语言对癌症数据集进行生存分析，并提供包含详细注释的完整R代码。
     
  • 肺癌患者的CSV数据集
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    本数据集包含了肺癌患者的相关信息，以CSV格式存储，便于研究人员分析肺癌特征、风险因素及临床表现，促进肺癌诊疗研究。 肺癌患者数据集（csv文档）
     
  • 决策树：用于新患者分类的乳腺癌数据集分析
    优质
    本研究利用乳腺癌数据集，通过构建决策树模型来有效分类新患者，旨在提高诊断准确性与临床治疗效果。 我们使用包含699名乳腺癌患者的数据集构建了一个决策树模型来对新患者进行分类。经过数据归一化和清洗后，最终有500名患者的资料被用于训练和测试该模型。在这500例中，262人（占总数的52.4%）患有良性肿瘤，而另外238人（占比为47.6%）则确诊为恶性肿瘤。 为了进行模型训练，我们使用了其中的80%，即共400个案例的数据集。这些数据中各包含一半来自良性和恶性的病例。剩余的20％用于测试，该部分包括12.4%良性肿瘤和7.6%恶性肿瘤样本。 完成上述步骤后，您可以通过“决策树”访问预测结果，并通过检查console来查看命中率。
     
  • 乳腺癌患者的MRI数据集
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    本数据集专为乳腺癌研究设计，包含大量患者高分辨率MRI影像资料，旨在辅助科研人员进行疾病诊断、治疗效果评估及预后分析。 乳腺癌患者核磁共振成像数据集包含1480个乳房MRI图像，这些图像分为两类：健康（良性）和疾病（恶性）。为了训练模型，每类都包含了700张健康和患病患者的核磁共振扫描图像。在验证阶段，每类则各包括了40张健康和患病患者的MRI扫描图像。
     
  • 胸外科手术患者生存分析数据集 - UCI机器学习资源：探讨肺癌患者的术后预期寿命...
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    该数据集包含胸外科手术后肺癌患者的相关信息，旨在通过UCI机器学习资源平台探究影响患者术后生存期的关键因素。 胸外科手术肺癌数据集来源于主要的Jupyter笔记本，并包含其中的主要代码。此外，该资料还包括PowerPoint幻灯片演示文稿和项目报告。 这个数据专用于与肺癌患者术后预期寿命相关的分类问题：1类表示在术后一年内死亡；2类则代表生存期。 这些数据是在Wroclaw胸外科中心回顾性收集的，涉及的是那些在2007年至2011年间因原发性肺癌接受了广泛肺切除手术的患者。该中心与弗罗茨瓦夫医科大学胸外科及波兰下西里西亚肺病中心有联系，并且研究数据库是结核病和肺病研究所管理下的国家肺癌注册中心的一部分，在华沙。 数据文件夹内包含的是从Weka ARFF格式转换为CSV格式的原始数据。在Data_Wrangling Jupyter笔记本中，展示了将原始数据集更改为用于此项目的特定形式的过程。 属性描述包括诊断ICD-10编码（原发性和继发性以及多种肿瘤），FVC值即尽可能深呼吸后从肺部强行呼出的最大空气量等信息。
     
  • 【原创】R语言在生存分析中的应用——晚期肺癌患者4例数据分析报告及代码分享.docx
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    本文档详细探讨了R语言在生存分析领域的运用，通过四例晚期肺癌患者的病例数据进行深入分析，并提供完整代码供学习参考。 【原创】R语言中生存分析Survival analysis晚期肺癌患者4例数据分析报告论文（包含代码数据）.docx