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世界卫生组织国际癌症研究机构致癌物质清单.pdf

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简介：
本PDF文件收录了世界卫生组织国际癌症研究机构认定的各种可能对人类产生致癌风险的化学物质、物理因子及生活习性等详细清单。 世界卫生组织国际癌症研究机构发布的致癌物清单提供了关于各种物质、混合物及暴露环境的分类，帮助人们了解哪些因素可能增加患癌风险。这份清单对于科学研究、政策制定以及公众健康教育具有重要意义。

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  • 世界卫生组织国际癌症研究机构致癌物质清单.pdf
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    本PDF文件收录了世界卫生组织国际癌症研究机构认定的各种可能对人类产生致癌风险的化学物质、物理因子及生活习性等详细清单。 世界卫生组织国际癌症研究机构发布的致癌物清单提供了关于各种物质、混合物及暴露环境的分类，帮助人们了解哪些因素可能增加患癌风险。这份清单对于科学研究、政策制定以及公众健康教育具有重要意义。
     
  • 世界卫生组织《国际疾病分类第十一版》(ICD-11).xls
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    这份文件是世界卫生组织发布的《国际疾病分类第十一版》的数据表格版本，包含了最新的疾病和健康问题分类体系。 《国际疾病分类第十一次修订本（ICD-11）》以Excel格式呈现，包含超过32000条数据记录。以下是部分示例： 2A00.0 脑胶质瘤 否 2A00.00 脑胶质母细胞瘤 是 2A00.0Y 其他特指的脑神经胶质瘤 是 2A00.0Z 脑神经胶质瘤，未特指的 是 2A00.1 脑胚胎性肿瘤 否 2A00.10 脑髓母细胞瘤 是 2A00.11 中枢性原始神经外胚层肿瘤 是 2A00.1Y 其他特指的脑胚胎性肿瘤 是 2A00.1Z 脑胚胎性肿瘤，未特指的 是 2A00.2 脑神经上皮组织肿瘤 否 2A00.20 松果体瘤或松果体区肿瘤 是 2A00.21 混合性神经元-胶质细胞肿瘤 是
     
  • 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。
     
  • 利用Python进行组织病理学癌症检测【100011826】
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    本项目运用Python编程语言开发算法模型，旨在提高组织病理学中癌症检测的准确性与效率。通过分析大量病理图像数据，我们致力于为医生提供可靠的辅助诊断工具。项目编号：100011826。 为了识别较大数字病理扫描图像中的小图块是否包含转移性癌症，我们使用了PatchCamelyon（PCam）基准数据集的一个略微调整版本作为竞赛的数据源。原始的PCam数据集中由于概率抽样的原因包含了重复的图片，但Kaggle上发布的这个版本已经去除了这些重复项。该数据集将临床相关的转移检测任务简化为一个二分类问题，类似于CIFAR-10和MNIST的任务类型。
     
  • 基于深度学习的癌症组织检测项目
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    本项目运用先进的深度学习技术，致力于提高癌症组织样本的自动检测与分类精度，旨在为临床诊断提供更为精准的数据支持。 该项目利用深度学习与计算机视觉技术对组织切片图像进行癌症检测，旨在为医学诊断提供辅助。 项目的主要特点及功能如下： 1. 数据集处理：使用Kaggle提供的组织切片图像数据集，并对其进行预处理、清洗和标注，以适应深度学习模型的训练需求。 2. 模型选择与训练：采用包括卷积神经网络（CNN）、残差网络（ResNet）在内的多种深度学习模型进行训练，提高癌症检测的准确度及效率。 3. 模型优化：通过调整模型结构、超参数调优和数据增强等技术手段来提升模型性能，进一步增加检测准确性。 4. 结果评估：利用交叉验证等方法对不同模型的效果进行比较与评价，并从中选择最优方案。 5. 可视化展示：提供直观界面以显示训练过程中的准确率、损失函数等相关指标以及最终癌症诊断结果，帮助用户更好地理解项目进展和成果。 通过此项目的学习，参与者能够深入了解深度学习技术在医学图像分析领域的应用价值及其对提升癌症组织检测水平的作用。
     
  • 胰腺癌症
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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。
     
  • 癌症诊断的相关性分析研究论文.pdf
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    本研究论文探讨了多种因素与癌症诊断之间的关联性，通过数据分析来识别潜在的风险因子和预后指标，为临床实践提供科学依据。 基于相关性分析的癌症诊断方法指出，基因表达谱数据的高维度不仅降低了癌症诊断的准确性，还影响了诊断速度。本段落采用秩和检验统计方法进行降维处理，并在此基础上对简化后的数据进行进一步研究。
     
  • 癌症与非生物学因素：一项探索性研究分析项目
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    本项目旨在通过数据分析探究非生物因素（如社会经济状态、心理压力等）对癌症发病率的影响，以期为癌症预防和控制提供新视角。 项目概述：本小组项目旨在通过分析非生物学数据来研究癌症发生率与死亡率之间的差异。我们将探索以下几类数据： - 空气质量数据 - 部门就业情况 - 医疗保险费率信息 - 家庭收入水平 - 生活方式因素 执行步骤如下： 1. 将Github存储库克隆至本地文件夹。 2. 打开Jupyter Lab（可能需要安装Anaconda）。 3. 导航到Row-2-Group-Project / Final Result / Analysis_cancer.ipynb 文件并运行所有单元格。 数据分析部分：我们将癌症死亡率和发生率与非生物学数据结合在一起进行分析。使用Pandas和Matplotlib对各数据集进行了清理、操作以及连接，以生成散点图及r平方值的计算结果。 该图表展示了不同生活方式因素如何影响癌症的发生率。
     
  • 肺癌和结肠癌组织病理图像数据集
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    本数据集包含大量肺癌及结肠癌患者的高质量组织病理图像，旨在为研究人员提供宝贵的资源以促进癌症诊断技术的发展与改进。 该数据集包括25,000张组织病理学图像，并分为五个类别。所有图像的尺寸统一为768 x 768像素，且均为JPEG格式。
     
  • 世界气象组织国际编码手册第一卷
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    《世界气象组织国际编码手册第一卷》为世界气象组织官方文档，详细介绍了全球气象观测数据标准化编码规则，是气象信息交换的重要工具。 世界气象组织国际编码手册卷一包含了编码规定和文件命名规范。