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搜索资源列表

  1. breast-cancer良/恶性乳腺癌肿瘤预测

  2. 根据细胞大小和肿瘤厚度两个参数来判断良/恶性乳腺癌肿瘤

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-12
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：qq_21129045

  1. c-Myc-miR-129-5p-SOX4-LET7C反馈通路调节肿瘤发生

  2. c-Myc-miR-129-5p-SOX4-LET7C反馈通路调节肿瘤发生，韩翰，李文娟，目的：研究c-Myc和miR-129-5p在肿瘤发生过程中的表达调控。方法：通过生物信息学方法预测miR-129-5p的下游靶基因，检测miR-129-5p靶基因是否�

  3. 所属分类：其它

  1. 博来霉素水解酶是预测博来霉素敏感性的分子标志物

  2. 博来霉素水解酶是预测博来霉素敏感性的分子标志物，陈建国，陈阳，目的：研究博来霉素水解酶（BLH）是否为肿瘤细胞对博来霉素敏感性的生物标志物。方法： MTT法检测细胞的存活率变化，Western bloting检�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-26
    • 文件大小：688kb
    • 提供者：weixin_38730821

  1. 单羰基姜黄素类似物的抗肿瘤靶点发现

  2. 单羰基姜黄素类似物的抗肿瘤靶点发现，李颖博，周德敏，目的：研究和发现单羰基姜黄素类化合物的抗肿瘤靶点。方法：通过反向对接预测化合物潜在作用靶点。利用MTT法检测化合物对前列腺癌

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-24
    • 文件大小：395kb
    • 提供者：weixin_38693173

  1. US、HCT、MRI、EUS对胰腺癌肿瘤大小及周围组织浸润的前瞻性评估

  2. US、HCT、MRI、EUS对胰腺癌肿瘤大小及周围组织浸润的前瞻性评估，赵平，田艳涛，目的 前瞻性评估US、HCT、EUS 和 MRI在胰腺癌肿瘤大小测量及肿瘤周围组织浸润的预测价值及其临床意义。方法 对68例连续收治并行手术�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-06
    • 文件大小：292kb
    • 提供者：weixin_38748721

  1. DAPK和RUNX3基因启动子区特定CpG位点的甲基化水平预测甲状腺乳头状癌复发

  2. DAPK和RUNX3基因启动子区特定CpG位点的甲基化水平预测甲状腺乳头状癌复发，王丹，王娜，甲状腺癌是最常见的内分泌肿瘤，发病率逐年增高，尤其是甲状腺乳头状癌（PTC）占到所有甲状腺癌的80%以上。尽管PTC的预后较好，但是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-05
    • 文件大小：614kb
    • 提供者：weixin_38509082

  1. 良\恶性乳腺癌肿瘤预测数据集

  2. 良\恶性乳腺癌肿瘤预测数据集，已经分为训练集和测试集。良\恶性乳腺癌肿瘤预测数据集，已经分为训练集和测试集。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-04-06
    • 文件大小：120byte
    • 提供者：weixin_43336281

  1. 基于神经网络的肿瘤细胞检测

  2. 本文使用BP神经网络，肿瘤数据采用美国新墨西哥州立大学Neuroimaging中心提供的、由高性能光学显微镜采集的肿瘤细胞和健康组织细胞的一系列数据，在Matlab环境下通过采取肿瘤患者的医学指标，建立BP神经网络，使用500组数据对网络进行训练，并且通过调整隐层节点的数量以及参数来达到网络的快速收敛和更高的准确率，最终使用随机的69组数据进行网络测试，得到较好的预测精度。BP网络的应用，为解决肿瘤的良性与恶性的早期诊断，给出了一定的参考方法。

  3. 所属分类：医疗

    • 发布日期：2012-09-09
    • 文件大小：521kb
    • 提供者：mmyoumi

  1. 肿瘤相关自身抗体：早期CDT肺诊断性能的重新优化及其在不确定的肺结节中的应用

  2. 背景：低剂量计算机断层扫描（CT）筛查可降低肺癌的死亡率，但由于假阳性率高，因此对于大多数医疗保健预算而言，成本高昂。 能够区分恶性和良性肺结节的辅助检查将非常有益。 EarlyCDT-Lung可测量针对肿瘤相关抗原的血清自身抗体，并已获得临床认可，可帮助高危患者早期发现肺癌。 但是，对筛选进行了性能优化。 接收器工作特性（ROC）曲线的构建将使包括结节恶性肿瘤在内的其他设置的性能优化成为可能。 方法：使用病例对照研究组，使用蒙特卡洛搜索法构建ROC曲线，从而可以确定EarlyCDT-Lung的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：486kb
    • 提供者：weixin_38741540

  1. 小儿后颅窝肿瘤术前外部心室引流的持续时间-重要吗？

  2. 目的：该研究的目的是评估术前外部脑室引流（EVD）的持续时间，以预测小儿后颅窝肿瘤的永久性脑脊液（CSF）转移。 方法：本研究于2010年1月至2013年12月在沙特阿拉伯利雅得国王法哈德医学城国家神经科学研究所儿科神经外科进行。 该研究纳入了在明确的后颅窝肿瘤手术前因脑积水而紧急插入外部心室引流（EVD）的患者。 结果：38例小儿后颅窝肿瘤患者术前紧急插入EVD。 将患者分为两组。 A组由术前EVD持续时间等于或少于7天的患者组成。 B组包括术前EVD持续时间超过7天的患者。 A组有16名患者

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：424kb
    • 提供者：weixin_38664532

  1. 术前细针抽吸术在恶性腮腺肿瘤诊断中的价值评估

  2. 目的：评价细针穿刺术（FNA）在检测腮腺恶性肿瘤中的诊断准确性。 设计：案例系列的回顾性研究。 地点：巴林王国耳鼻咽喉科Salmaniya医疗综合大楼。 方法：回顾性研究于2009年1月至2018年12月间在巴林王国麦纳麦Salmaniya医疗中心耳鼻咽喉头颈外科的所有诊断为腮腺肿瘤的患者中进行。 数据收集来自医疗记录，I-seha和实验室信息系统（LIS）。 87例患者接受了腮腺切除术，其中30例因诊断不满意或数据丢失而被排除在外。 分析细针穿刺的结果，并将其与相应的组织病理学诊断进行比较。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-03
    • 文件大小：251kb
    • 提供者：weixin_38592455

  1. 动态增强磁共振成像（DCE-MR）在颅外肿瘤治疗中的儿科应用：常规临床实践经验

  2. 背景：动态对比度增强MR成像（DCE-MR）已成为诊断成人乳腺癌和其他癌症的广泛接受的补充方法。 预测肿瘤对抗癌治疗的反应并监测肿瘤对治疗的反应是有用的。 这种形式的成像技术尚未在儿科肿瘤学患者中得到充分探索。 目的：确定动态对比增强磁共振成像（DCE-MR）在常规临床环境中对儿童和年轻成人颅外肿瘤的诊断和治疗反应监测的潜在作用。 方法：招募怀疑患有颅外实体瘤的儿童，包括新诊断或随访的确诊肿瘤病例。 DCE-MR静脉注射0.1 mmol / kg造影剂。 绘制了增强时间曲线，并将增强模式分为1、

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-02
    • 文件大小：977kb
    • 提供者：weixin_38694674

  1. 一种肿瘤患者心理痛苦评估仪及其评估方法.pdf

  2. 卷积神经网络。发明专利说明书。本发明公开了一种肿瘤患者心理痛苦评估 仪及其评估方法，包括：S1、确定研究对象，提取 其临床参数，并基于量表评估结果构建研究对象 的临床数据库；S2、处理所述临床数据库中的人 脸图像资料；S3、采用图像特征提取算法训练特 征提取器和分类器，并对输入人脸图像的分级信 息进行预测；S4、基于精确度测试，验证训练结 果，构建积神经网络算法模型；

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-09
    • 文件大小：774kb
    • 提供者：phytle0

  1. 良\恶性乳腺癌肿瘤预测数据集(机器学习及实践)

  2. 良\恶性乳腺癌肿瘤预测数据集，已经分为训练集和集。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-07-10
    • 文件大小：118byte
    • 提供者：maplepiece1999

  1. neoepiscope:从使用肿瘤正常DNA-seq数据检测到的阶段性体细胞突变预测新表位-源码

  2. 新表镜 neoepiscope是一种经过同行评审的开源软件，可从DNA测序（DNA-seq）数据预测新表位。大多数新表位预测软件界限注意从最多一个体细胞突变而产生的新表位，往往只是一个SNV， neoepiscope的用途组装单倍型输出从一个以上的体细胞突变而产生也枚举的新表位。 neoepiscope还考虑了插入缺失的移码，并允许使用种系变体个性化参考转录组。 笔记 neoepiscope v0.2.x有一个严重的错误，其中纯合变体不与杂合变体分阶段。请更新到最新版本。 执照 neoepi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：396mb
    • 提供者：weixin_42131276

  1. 通过多模式深度学习增强对疾病与基因关联的预测

  2. 动机：以计算方式预测疾病基因有助于科学家优化深入的实验验证，并加快对与疾病相关的真实基因的鉴定。 现代高通量技术已经生成了大量的组学数据，并将其集成在一起，有望提高计算预测的准确性。 作为一种集成模型，多模态深层信任网（DBN）可以捕获来自异构数据集的跨模态特征，以对复杂系统进行建模。 研究表明其在图像分类和肿瘤亚型预测中的作用。 但是，多峰DBN尚未用于预测疾病与基因的关联。结果：在这项研究中，我们提出了一种通过多峰DBN（dgMDL）预测疾病与基因的关联的方法。 具体来说，蛋白质-蛋白质相互

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：412kb
    • 提供者：weixin_38554193

  1. 鉴定可预测乳腺癌患者肿瘤复发风险的5-lncRNA标记

  2. 长的非编码RNA（lncRNA）是非编码RNA的主要类别，并且lncRNA的功能失调已被证明与BC的发生和发展有关。 在这项工作中，我们对来自基因表达综合库（GEO）的五个重新注释的lncRNA表达数据集进行了综合分析，其中包括总共891个BC样本。 我们在327名患者的训练队列中确定了与DFS显着相关的5-lncRNA标记。 我们发现5-lncRNA签名可以有效地将训练数据集中的患者分为DFS显着不同的高风险和低风险组（p = 3.29×10-5，对数秩检验）。 在四个独立的队列中有效地验证了

  3. 所属分类：其它

  1. DATA515-Brain-Scan-Classification:该资料库涵盖了华盛顿大学DATA 515课程的脑部扫描肿瘤分类项目。 在我们的项目中，我们训练CNN来预测MRI扫描（.jpg）是否有肿瘤-源码

  2. 脑部扫描分类 DATA 515最终项目 位置： ： 脑部扫描分类是一个机器学习项目，可将2D脑部扫描图像分类为肿瘤或非肿瘤。 我们的网站允许用户将自己（.jpg）的照片上传到模型中，并获得预期的结果。 怎么运行的 导航至 单击“选择文件”按钮，然后从文件资源管理器中选择2D .jpg脑部扫描 点击“提交”按钮，然后等待结果显示在页面顶部 关于模型 对于此项目，我们使用带有一个隐藏层的2D卷积神经网络将2D MRI脑部扫描图像分类为不是肿瘤。 它是使用Tensorflow和Keras构建的

  3. 所属分类：其它

  1. 基于特征选择和支持向量机的可靠的大肠癌预测方法

  2. 大肠癌（CRC）是一种常见的癌症，每年在全球范围内导致大约600,000例死亡。 因此，找到相关因素并准确地检测出癌症非常重要。 然而，及时准确地预测疾病是具有挑战性的。 在这项研究中，我们建立了一个基于逻辑回归（LR）和支持向量机（SVM）的集成模型，将CRC分为癌症和正常样本。 从各种因素，包括人类的位置，年龄，性别，BMI和癌症的肿瘤类型，肿瘤等级和DNA，我们使用逻辑回归作为主要特征，选择最显着的因素（p <0.05），并具有这些特征，使用不同的内核类型（线性，径向基函数（RBF）

  3. 所属分类：其它

  1. 癌症基因组中lincRNA聚腺苷酸化的全基因组鉴定和预测模型

  2. 长非编码RNA（lncRNA）在人类癌症基因组中起着重要的调节作用。 许多已鉴定的lncRNA被RNA聚合酶II转录，在RNA聚合酶II中，它们被聚腺苷酸化，因此，长期介入的非编码RNA（lincRNA）已被广泛用于lncRNA的研究。 迄今为止，与癌症相关的lincRNAs聚腺苷酸化的机制还很少被完全了解。 在本文中，我们首先报道了五个人类癌症基因组中的全球lincRNA聚腺苷酸化位点（PAS）的完整图谱； 其次，我们根据基因表达的模式和交替多聚腺苷酸化（APA）的方式提出了一种分组方法。 第

  3. 所属分类：其它

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