Публикации по теме 'breast-cancer'
Познакомьтесь с Кристианом
Познакомьтесь с Кристианом Лейбигом , директором по машинному обучению Вара , работающим над медицинскими приложениями #искусственного интеллекта , в частности #глубокого обучения . Он получил докторскую степень. по обработке нейронной информации Университета Тюбингена и Международного Общества Макса Планка в #Тюбингене , а также диплом по физике Университета Констанца . До прихода в Vara он работал постдокторантом в Universitätsklinikum Tübingen над применимостью..
Обнаружение рака молочной железы с помощью машинного обучения
Рак молочной железы является одной из основных причин смерти женщин во всем мире. По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), число случаев рака, ожидаемое в 2025 году, составит 19,3 миллиона случаев. Ранняя диагностика рака молочной железы может значительно улучшить прогноз и шансы на выживание, поскольку она может способствовать своевременному клиническому лечению пациентов.
Маммография в настоящее время является одним из важных методов раннего выявления рака молочной..
Camelyon16: Обнаружение метастазов рака молочной железы в биоптатах лимфатических узлов
Последние несколько месяцев я работал над проектом по обнаружению рака, используя набор данных, доступный на Kaggle.[0] Я подытожил свою работу ниже — не стесняйтесь комментировать любые идеи или предложения!
В чем проблема?
Рак может метастазировать или распространяться в другие части тела, кроме тех, где он возник. В частности, согласно веб-сайту Camelyon, «лимфатические узлы в подмышечных впадинах являются первым местом, где рак молочной железы может распространяться». [1] Если рак..
Прогнозирование рака молочной железы с помощью логистической регрессии
Введение
Для этой двоичной классификации мы можем использовать Python и логистическую регрессию, поскольку у нас есть два класса в наших данных о раке молочной железы, класс 2 и класс 4. Логистическая регрессия использует вероятность для сопоставления признаков с классами, а функция, на которую она опирается, — это сигмовидная функция. Чтобы узнать больше о логистической регрессии, ознакомьтесь с ее документацией на sklearn и в Википедии.
Данные
Чтобы проверить наше понимание..
Логистическая регрессия — Модель классификации для прогнозирования рака молочной железы
Логистическая регрессия — это один из алгоритмов машинного обучения, используемый для создания моделей классификации. Логистическая регрессия — это статистическая модель, которая используется для прогнозирования вероятности категориального результата. Результат может иметь два возможных значения, например «да» или «нет», «спам» или «не спам», «рак» или «нет рака».
Логистическая регрессия работает путем нахождения линейной зависимости между независимыми переменными (признаками) и..
Помимо корреляции: причинно-следственный вывод
Литературный обзор
Что такое причинно-следственный вывод?
Причинный вывод — это процесс ответов на вопросы типа «почему». это означает определение причин, по которым переменная существует или каким-то образом манипулируется. Эта связь намного сильнее, чем корреляция. Корреляции — это просто коэволюция переменных в течение длительного периода времени. Но в случае причинности одной коэволюции недостаточно.
Возьмем следующий пример: школа хочет повысить оценки своих учеников на..
Автоматизированные патологоанатомы?
Выявление рака молочной железы с помощью машинного обучения
Ваш врач подозревает, что у вас рак молочной железы после маммографии. Они записывают вас на биопсию, чтобы подтвердить диагноз. Вы ждете даты, когда врач удалит клетки из вашего тела, чтобы их проверил патологоанатом в лаборатории. Но что делать после биопсии? В Канаде обычно требуется 10 дней, чтобы вернуться к биопсии, и даже после ужасного ожидания, как вы можете быть уверены, что это был правильный диагноз?..
