流式细胞术在乳腺癌患者循环肿瘤细胞检测中的应用一项盲研究

该数据集包含用于预测乳腺癌肿瘤良恶性的数据，并已划分为训练集和测试集，可用于训练和评估机器学习模型。

PolarFCS 是一款基于 MATLAB 平台开发的流式细胞术数据可视化工具，能够对多参数数据进行分析和展示。该工具首先计算每个细胞事件的多个参数质心，然后在二维散点图上绘制出来。散点图的坐标轴对应于不同的输入参数，用户可以根据需求对坐标轴进行调整和缩放。 软件获取与安装 PolarFCS 以 MATLAB 语言编写，为了方便用户使用，开发者提供了 Windows 和 MacOS 平台的预编译二进制文件。用户需要下载并安装相应的 MATLAB 运行时环境 (R2016b 版本)。 对于熟悉 MATLAB 编程的用户，可以下载源代码并根据自己的需求进行修改。源代码位于 makefcspolar

JSADM是一项研究项目，专注于利用神经网络和各种数据挖掘算法来进行模式搜索。

威斯康星医院的乳腺癌数据集，结构清晰、格式干净，拿来练手模型调优挺方便。尤其是搞分类算法的，这数据还挺有代表性，能直接拿来测你的SVM、决策树、神经网络啥的。 文件是压缩包格式，名字叫breast-cancer-wisconsin.names.zip，里面除了.data文件，还有文档，字段都有写清楚，直接喂进模型就行。嗯，列名不多，一眼能看明白。 像你要做恶性良性预测或者模型对比实验，这套数据还挺合适的。比如用sklearn跑个RandomForestClassifier试试看，十几秒就能搞定。 相关资源也不少，像乳腺癌肿瘤良恶性预测数据集、BP 算法和 C4.5 算法对比都能配合着用。做数据

乳腺癌的 KNN 分类实战挺适合入门+进阶一块儿来搞定的。你只需要一份结构清晰的 CSV 数据，用 Python 撸一套完整的流程，从数据预到模型优化，一条龙。重点是用scikit-learn的KNeighborsClassifier，逻辑清晰、上手也快。 医疗场景的数据都挺敏感，前期清洗和标准化是关键。像把ID这些字段先drop()掉，用StandardScaler搞个归一化，不然 KNN 受尺度影响太大，预测结果容易飘。 训练用train_test_split分一下训练集和测试集，测试精度别太低就行，一般准确率、F1 分数这些指标要盯紧。尤其分类不均衡时，光看 accuracy 就没意义。

乳腺癌预测模型的实现，用朴素贝叶斯准确率能干到 97%+，还比不少论文结果都强，听起来是不是有点狠？这篇研究论文就是干这个的，代码不复杂，思路也挺清晰。用的数据集是 683 条乳腺癌样本，算法还跑了个 10 折交叉验证，比较严谨。三种模型里，朴素贝叶斯表现最好，是RBF 网络和J48 决策树。如果你也在搞医疗方向的数据挖掘，或者想训练个乳腺癌分类模型，这篇文章的数据和方法都挺值得参考的。

尽管物体检测已在多个行业产生影响，但在使用巴氏涂片显微镜检测癌细胞方面仍存在挑战。本项目引入了一种机器学习算法，能够在检测和裁剪感兴趣区域（ROI）之前自动检测异常细胞特征。使用宫颈细胞的数字图像，我们通过以下三个关键步骤实现ROI的自动识别：（I）应用于RGB显微照片的非线性过滤器；（II）基于图的聚类（Felsenszwalb算法）；（III）Isodata二进制分类定义超像素。该过程的平均精度达到92%，平均召回率为95%。这一算法是未来智能显微镜电动载物台的核心驱动力，能够扫描完整的载玻片。详见Efficient_Graph_Poster_19.pdf。

在乳腺癌检测中，该MATLAB代码利用预训练模型对图像进行分类。需要的前提条件包括Python 2.7和MATLAB（使用LIBSVM）。数据集来自BreakHis，使用VGG-16权重进行处理。方法包括特征提取、数据平衡处理以及使用线性SVM、多项式SVM和随机森林进行分类。

非甾体类抗炎药（NSAID）用于治疗疼痛，虽然便宜易得，但滥用可能影响肾脏功能，甚至导致肾脏疾病和高血压。本研究在阿贝库塔联邦医学中心进行，招募了200名参与者，分为常规使用NSAID组和对照组，进行了肾功能评估和统计分析。