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作者：炼数之道利用开源SEER数据库，分析预测预后，发表高分SCI论文。本文是临床预测模型的经典研究范式，是入门和学习的必备资料。ComparisonoftheTree-BasedMachineLearningAlgorithmstoCoxR…
本论文基于大数据Spark平台,开展了有关乳腺癌领域的疾病预测研究,探寻大数据分析技术在乳腺癌疾病预测上应用。首先,论文使用简单的数据挖掘技术,例如倾向得分匹配,卡方验证,KM生存分析,Cox回归针对临床数据做出了有效地分析。对的年龄和手术...
论文的研究内容主要包含三个部分：（1）基于多组学数据利用决策树模型预测致死基因组合：分析33种癌症的基因突变、mRNA表达、化及拷贝数变异数据集，对多组学数据集成分析结果进行量化，并通过计算得到各分子层面的特征参数。
【摘要】：目的:本研究分析并预测中国女性乳腺癌发病和死亡的变化趋势,旨在掌握中国女性乳腺癌的发病和死亡的变化趋势,为卫生部门制定相关政策措施提供数据支持,同时为未来中国女性乳腺癌防控工作的开展提供科学依据。方法:(1)描述性研究。对1990-2016年中国女性乳腺癌标准化发病率及死亡率...
目的:通过构建Logistic回归模型对前列腺癌（PCa）发生的关联因素及风险预测进行分析。方法:采用国家临床医学科学数据中心的PCa数据库中的诊断数据,共筛选出符合标准的病例3080例,其中建模组及对照组分别为2680和400例,分析多因素对PCa的...
基于特征选择的结直肠癌预测模型之计算机研究.本文是一篇计算机论文，本文从基于肠道菌群的低维数据特征以及基于基因微阵列的高维数据特征入手，分别提出了结合Logistic回归和ROC曲线双重特征选取的支持向量机预测模型、结合差异表达基因和mRMR算法...
摘要：目的通过描述20世纪70年代以来中国女性乳腺癌的死亡趋势,对2000年及2005年乳腺癌的发病与死亡状况进行估计和预测,以期为我国妇女乳腺癌临床,基础研究及防治策略的制定提供依据.方法利用Joinpoint模型对常规监测死亡数据进行趋势分析;结合第二次死因调查结果及部分登记处的数据,利用...
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记者从中科院苏州医工所获悉，该所科研人员与上海长征医院合作，运用大数据分析，新近研发出一种可以比较精确地预测肺癌淋巴结转移的评估模型。在300多例癌症身上的试验显示，该评估模型的预测精度甚至高于临床医生。
图3D和图3E分别是训练数据集和验证数据集的ROC曲线分析结果，用来评价不同预测模型的准确度。图中的AUC值显示了各种预测模型的准确度，CI是它的置信区间。结果显示，Cp值预测6个月生存率的效果（AUC值=0.75）比原发位置、TNM分期、CEA浓度...
安徽工业大学数理科学与工程学院,安徽马鞍山243002)摘要:采用癌症基因图谱计划的蛋白表达数据,即反相蛋白阵列技术(ReversePhaseProteinArrays,...
本研究拟借鉴国际癌症研究所对世界各国的癌症发病、死亡和现患病例的估计模型,利用目前我国最大样本的数据资源,通过对不同地区和人群癌症死亡和发病模式及变化...
中山大学学报(自然科学版)ACTASCIENTIARUMNATURALIUMUNIVERSITATISSUNYATSENIVol54NoDOI:1013471/cnkiactasnus201502007癌症研究中RPPA数据的统计分析...
SURVIV与Cox回归准确度对比。图片来源:原论文SRUVIV还能干啥?既然SURVIV算法更准确,而SURVIV算法又是通过外显子跳跃异构体比率来预测癌症生存时间的,那么接下来就需要鉴定到更...
随着以深度学习为代表的计算机相关技术的不断发展与成熟,出现了大数据分析技术与医学健康领域开始紧密结合。本课题主要任务是通过Python开发环境设计基于随机...
本研究拟借鉴国际癌症研究所对世界各国的癌症发病、死亡和现患病例的估计模型,利用目前我国最大样本的数据资源,通过对不同地区和人群癌症死亡和发病模式及变化规律的研究,建...
本人签名:导师签名:日期:癌症早期数据智能分析方法的设计与实现摘要自从基因微阵列数据技术和蛋白质谱数据技术出现以来,能够为一次获得大量生物信息创造...
摘要:在癌症诊断中,癌症的发展伴有复杂的基因表达谱变化,因此通过微阵列实验中基因表达数据的获取为癌症诊断和预测提供了新的手段。基因表达谱数据具有小样本高...
通过寻找血液样本中的微生物特征，他们还发现，尽管与传统看法相反，但某些细菌确实进入了血液，并且这些细菌信息可以帮助诊断癌症并预测预后。沈教授说：“由于受到污染的...
背景早期癌症诊断对于改善癌症生存质量至关重要.国际癌症标杆伙伴关系模块4(TheInternationalCancerBenchmarkingPartnershipModule4,ICBP4)是一项定量调查研究,探...