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专栏名称: AI与医学
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0.前言
大壮归来
“科研，自己说的算”
好消息！！！
！
好消息！！！
！
希望友友们奔走相告，
大壮可以为友友们提供一些服务，让友友们科研更轻松。
1.服务介绍
主要是帮助朋友们提供代码、算法相关服务，让科研更轻松。工具会自动生成各种分析结果图表和报告，减少您数据整理、建模和分析的宝贵时间。
（1）写作思路指导
基于机器学习和临床数据交叉应用
1）支持开源数据指导，没有临床数据也可以
2）支持自有临床数据指导
（2）数据处理
1）支持多维度、多种形式的数据（连续和离散数据格式、声音、图像、等数据格式）
2）支持数据清洗剔除无效数据、对缺失的数据进行补齐修复
3）支持数据归一化、标准化
4）支持人工特征选择
5）支持数据降维（PCA）
（3）机器学习数据建模
1）多种机器学习建模指导，包括常规机器学习算法
2）支持算法参数调优
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序号
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模型
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1
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逻辑回归
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2
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决策树
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|
3
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随机森林
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|
4
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贝叶斯
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|
5
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最近邻
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|
6
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多层感知机
|
|
7
|
持续更新中
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4）传统数据分析
a.数据分布
b.数据 相关性 分析
（4）数据分析评估指导
支持算法交叉验证和评估，支持多种评价指标分析。
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序号
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评估指标名称
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1
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AUC
|
|
2
|
accuracy
|
|
3
|
recall
|
|
4
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precision
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|
5
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F1
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|
6
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Kappa
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|
7
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MCC
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8
|
持续更新
|
（5）丰富的输出结果
丰富结果图和excel表格
2.案例-以乳腺癌分类为例
2.1数据介绍
威斯康星州UCI ML乳腺癌（诊断）数据集的副本（https://goo.gl/U2Uwz2）。特征是从乳腺肿块的细针抽吸物（FNA）的数字化图像中计算出来的。它们描述了图像中细胞核的特征。是一个经典的用于二分类问题的数据集，用于对乳腺癌的诊断进行分类。该数据集包含了569个乳腺癌肿瘤样本的特征数据和相应的标签信息。每个特征都被测量为一个实数值，用于描述细胞核图像的不同属性，属性如表2所示。
表 1- 数据详情
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项目
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数据
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说明
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|
总量
|
569
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212 - Malignant, 357 - Benign
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特征数量
|
30
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详见表 2
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类别数量
|
2
|
恶性肿瘤和良性肿瘤
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表 2- 数据集属性说明
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序号
|
属性
|
说明
|
|
1
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radius (mean):
|
半径（均值）
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|
2
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texture (mean):
|
纹理（均值）
|
|
3
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perimeter (mean):
|
周长（均值）
|
|
4
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area (mean):
|
区域（均值）
|
|
5
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smoothness (mean):
|
平滑度（均值）
|
|
6
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compactness (mean):
|
紧密度（均值）
|
|
7
|
concavity (mean):
|
凹陷（均值）
|
|
8
|
concave points (mean):
|
凹点（均值）
|
|
9
|
symmetry (mean):
|
对称性（均值）
|
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10
|
fractal dimension (mean)
|
分形维数（均值）
|
|
11
|
radius (standard error):
|
半径（标准差）
|
|
12
|
texture (standard error):
|
纹理（标准差）
|
|
13
|
perimeter (standard error):
|
周长（标准差）
|
|
14
|
area (standard error):
|
区域（标准差）
|
|
15
|
smoothness (standard error):
|
平滑度（标准差）
|
|
16
|
compactness (standard error):
|
紧密度（标准差）
|
|
17
|
concavity (standard error):
|
凹陷（标准差）
|
|
18
|
concave points (standard error):
|
凹点（标准差）
|
|
19
|
symmetry (standard error):
|
对称性（标准差）
|
|
20
|
fractal dimension (standard error):
|
分形维数（标准差）
|
|
21
|
radius (worst):
|
半径（ 最差 / 最大值的平均数值 ）
|
|
22
|
texture (worst):
|
纹理（ 最差 / 最大值的平均数值 ）
|
|
23
|
perimeter (worst):
|
周长（ 最差 / 最大值的平均数值 ）
|
|
24
|
area (worst):
|
区域（ 最差 / 最大值的平均数值 ）
|
|
25
|
smoothness (worst):
|
平滑度（ 最差 / 最大值的平均数值 ）
|
|
26
|
compactness (worst):
|
紧密度（ 最差 / 最大值的平均数值 ）
|
|
27
|
concavity (worst):
|
凹陷（ 最差 / 最大值的平均数值 ）
|
|
28
|
concave points (worst):
|
凹点（ 最差 / 最大值的平均数值 ）
|
|
29
|
symmetry (worst):
|
对称性（ 最差 / 最大值的平均数值 ）
|
|
30
|
fractal dimension (worst):
|
分形维数（ 最差 / 最大值的平均数值 ）
|
2.2 数据结果
（1）5 kfold 交叉验证评估结果
（2）多模型评估结果
（3）混淆矩阵
— THE END —
排版：大壮
美工：大壮
注：本文仅用于分享和研究AI与医学相关学术论文
如存在侵权，请告知，及时删
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医学朋友们福利来了
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1.大壮开可以实现临床数据快速清洗和建模，欢迎大家咨询
2.大壮提供医疗影像研究方向、算法实现咨询服务，包括但不局限CT、MRI图像分割、图像生成、多模态等技术支持。
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