糖尿病风险预测

近几十年来，人们生活水平显著提高，但是健康意识依旧薄弱，不良的生活习惯和饮食习惯导致糖尿病发病人数急剧增加，由糖尿病导致的各种并发症严重威胁了人们的健康.由于糖尿病具有知晓率低的特点，很多糖尿病患者未能及时发现病症，导致出现并发症.本文通过分析糖尿病的特点，针对医疗数据样本量小、容易缺失的特点，选择IV值分析进行特征选择、使用一种新型的Boosting算法CatBoost进行糖尿病患者预测，取得了显著的预测效果.

糖化血红蛋白（HbA1c）已被越来越多地接受为糖尿病监测的金标准。在这项研究中，拉曼光谱法被暂时用于人类血红蛋白（Hb）生化分析，旨在为糖尿病监测开发一种简单的血液测试。在确诊为糖尿病的患者和健康志愿者（n = 37）的患者（n = 39）的血红蛋白样本上进行拉曼光谱测量。对测量的拉曼谱带进行了初步分配，以比较这两组之间的差异。同时，将主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA）相结合，开发出有效的诊断算法，用于对正常对照和糖尿病患者进行分类。结果，这两组的光谱特征显示出两个不同的簇，其敏感性和特异性分别为92.3％和73％。然后通过接收器工作特性曲线确定了基于PCA-LDA技术的诊断算法的有效性。 ROC曲线下的面积为0.92，表明诊断结果良好。总之，我们的初步结果表明，提出拉曼光谱法可以为糖尿病的非侵入性检测提供巨大的潜力。

matlab视网膜图像分割代码 Matlab-Code Diagnosis of Diabetic Retinopathy In retinal Fundus Images Using Segmentation (Hybrid Algorithm)

糖尿病_毫升 通过机器学习预测糖尿病的存在

本项目是一个基于Bmob后台的糖尿病用药跟踪软件。分为电子病历、提醒助手、锻炼管理、病友圈等部分。只是实现了简单的数据读写部分，javaapk之前也介绍过一个类似的项目http://www./source/49373.html。要比这个功能全一些。可以对比着来，测试账号1密码1。如果失效了可以自己尝试注册一个。

标题 作者 日期 输出 自述文件 2021年3月16日 html_document 目的 该代码探索了2009-2010年美国国家健康与营养检查调查（NHANES）中糖化血红蛋白水平与社会经济因素之间的各种关联，给出了包含多个人口统计数据和临床变量的截短的.csv文件。 设置 要使用此代码，请使用随附的NHANES_diabetes_2009-10.csv文件。 栏名 描述 ID 应答者序号 Gender 男/女 Age 年岁 Ethnicity 种族/民族 Family_income 以美元为单位的家庭收入 Meds 受访者正在服用胰岛素或糖尿病药物？ DM_or_PreDM 受访者是否患有DM或PreDM诊断？ Weight 公斤重量 Height 站立高度，以厘米为单位 BMI 体重指数 Upper_Leg_Length 大腿长度，以厘米为单位 Uppe

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糖尿病性视网膜病变 这是一个创建webb应用程序的项目，该应用程序可以对是否患有糖尿病性视网膜病的视网膜图像进行分类。 这是24小时。 要求 对于网络应用 Python。 Keras带有tensorflow后端。 Django的 用于培训和定制 符合以上要求， 脾气暴躁的 大熊猫 Scikit学习 Matplotlib Jupyter笔记本 安装 用于运行Web应用程序。 克隆此存储库 前往糖尿病性视网膜病变/网站/ 运行'python3 manage.py runserver' 在浏览器中转到localhost / eye。 用于训练模型和定制。 克隆存储库 下载数据集（或 。 根据Keras 将数据集分为症状和非症状。 运行Jupyter笔记本。 模型将另存为model.hd5。 另外，您可以通过加载model.hd5使用我们的预训练模型。 结果 培训收敛到大约

糖尿病_视网膜病变_检测 使用Pytorch检测糖尿病性视网膜病变 关于数据集 数据集包含左眼和右眼的图像。 可以在这里找到更多信息： : 数据预处理 由于图像有噪点，因此我通过裁剪图像将其删除，同时也存在类不平衡问题，因此我通过数据扩充将其删除。 关于实施 在这里，我在Kaggle数据集上实现了糖尿病性视网膜病变检测，该存储库中有两种实现方式： 1.二进制分类： 在bin_retinet.py中，该模型可以预测一个人是否患有糖尿病性视网膜病。 2.多类分类： 模型在multi_retinet.py中预测一个人是否患有：0-无DR 1-轻度2-中等3-严重4-增殖性DR