MATLAB患者癌症发病预测源码：单层竞争神经网络的数据分类

TCGA – KICH 癌症 CT 影像是腺瘤和腺癌相关的数据集，其包含来自 113 人共 2325 个数据文件，该数据集旨在对癌症诊治过程进行全程数字化跟踪，并以数字档案的形式记录检查结果、处方和疗效。 该数据集由 GDC Data Portal 发布。

CT Medical Image Analysis Tutorial: CT images from cancer imaging archive with contrast and patient age Dataset 是一个癌症 CT 图像数据集，其包含 69 位患者的 475 个病例 CT 影响，用于检查与对比患者年龄和 CT 图像数据之间的联系，它是 TCGA-LUAD 肺癌 CT 影响数据库的一部分。 该数据集由 Kaggle 于 2016 年发布，相关论文有《Radiology Data from The Cancer Genome Atlas Lung Adenocarcinoma [TCGA-LUAD] collection》。

Personalized Medicine: Redefining Cancer Treatment Dataset 是一个对癌症肿瘤基因突变解释的数据集，其包含用于训练的基因突变描述文件和对基因突变进行分类的临床证据。 该数据集由 Kaggle 于 2018 年发布，相关数据均来自于 2017 年至 2018 年的 NIPS 2017 Competition。

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医疗图像分类，深度学习图像分类算法，带前后端，一个完整的癌症识别项目，keras框架+flask vue

人工智能-项目实践-逻辑回归-基于逻辑回归的癌症预测案例——【癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测】 基于逻辑回归的癌症预测案例——【癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测】

癌症是全球范围内的主要公共卫生问题，近年来，找到一种完全治愈或根除该疾病的方法一直是医学研究人员和医生的期望。 本文考虑致癌物对正常细胞的侵袭。 该研究的目的是研究癌症和免疫细胞的动态进化，以期找到控制或根除人类癌症生长的最有效战略途径。 我们提出了五个针对良性和恶性肿瘤的生长和缓解模型，它们结合了常微分方程和偏微分方程，并对该模型进行了数值模拟。 获得了模型的解析和数值解以及对参数的敏感性分析。 发现良性和恶性癌细胞表现出失控的生长，因此本质上是不稳定的，并且免疫细胞下降到免疫崩溃的程度。 通过利用能量功能，可以确定氧气癌细胞的储藏或药物的使用是对抗癌症疾病的战略方法。 此外，如果癌细胞缺乏基本营养或某些碱性酶被抑制，则有望获得类似的效果。 癌细胞的饥饿应集中在氧气，营养物质和重要的酶上。 但是，希望药物开发人员和生物工程师能够提出实现饥饿战略以抗击癌症的手段。

癌症预测

癌症是人类健康的重大威胁。癌症早期筛查与诊断是公认的降低癌 症死亡率的有效方法。但是，不断恶化的癌症形势与专业人员的相对紧 缺是当前癌症形势下所面临的一对尖锐矛盾。而癌症的智能筛查与诊断 为解决这一矛盾提供了有效途径。近年来，人工神经网络特别是深度神 经网络算法，在人工智能的各个领域取得了引人注目的成绩。而这种以 数据为驱动的机器学习算法需要从大量的数据中进行学习。随着医疗信 息化的不断深入，医疗行业数据量增长迅速。医疗数据的不断积累与人 工神经网络的不断发展为癌症的智能筛查与诊断提供了有力的材料和工 具。 本论文主要对癌症的智能筛查与诊断进行研究。在深入研究医疗数 据的特点并广泛分析相关研究工作的基础之上，本论文提出了一系列用 于癌症智能筛查与诊断的神经网络模型，并在多个公开数据集上进行了 性能评估与验证。具体而言，本论文的主要研究工作和成果包括: 提出了多视野卷积神经网络(Multi-view Convolutional Neural Networks，MV-CNN)用于肺部CT的肺结节智能诊断。CT图像有 两个特点。第一个特点就是病灶占整个图像很小的一部分，并且会影 响周边的组织