Publicații conexe 'cancer'


Colangiocarcinom: CDKN2A [3]
fundal În ultimul post, am adunat texte și le-am curățat pentru a elimina inconsecvența în utilizarea termenilor. Acum ajungem la pasul de a folosi biblioteca NLP pentru a analiza textul respectiv. Medium Editați descrierea medium.com Abordare 4. Construiți grafic folosind propoziție Un mic context despre procesarea limbajului natural (NLP). Pentru a analiza textul, avem nevoie de modalități de a descompune propoziția..
Colangiocarcinom: CDKN2A [1]
Fondul În ultimul post, am acoperit extragerea textului de pe Wikipedia. Textul va fi combinat împreună cu textul de la PubMed pentru analiză. Medium Editați descrierea medium.com În această postare, voi trata cum să analizez textul. Abordare Pentru a oferi cititorului o privire de ansamblu asupra abordării mele, voi folosi biblioteca Stanza NLP pentru a identifica textul și pentru a efectua analiza dependențelor. Rezultatul..
Învățare automată: o modalitate de a trata cancerul?
Auzim expresia „învățare automată” în viața noastră de zi cu zi. Cu toate acestea, este dificil de înțeles învățarea automată. Personal, cred că una dintre cele mai bune moduri de a-l înțelege este prin sensul său literal - este metoda prin care mașinile învață din date și analizează informațiile date pentru a îndeplini sarcini. Arthur C. Clarke a spus odată: „Orice tehnologie suficient de avansată nu se poate distinge de magie”. Magia pare atât de nerealistă și departe de noi, dar putem..
Analiza explorativă a datelor privind tumorile cancerului de sân în Python
Studiu de caz Scopul acestui studiu de caz este de a demonstra modul în care mașinile de vector de sprijin (SVM) pot fi utilizate pentru a prezice dacă o tumoare de sân este malignă sau benignă pe baza caracteristicilor sale. Setul de date utilizat în acest studiu de caz este setul de date privind cancerul de sân Wisconsin (Diagnostic), care conține informații despre tumorile cancerului de sân de la pacienții din Wisconsin. „Setul de date” a fost colectat la Spitalele Universității din..
Rețele neuronale pentru apelarea variantelor somatice în cancer
Fișe informative NeurIPS 2019: prezentari generale ale cercetării pe care am prezentat-o ​​și impactul acesteia în viitor Prezentare generală Datorită modului în care funcționează tehnologiile moderne de secvențiere, apelarea variantelor somatice (identificarea mutațiilor genetice nemoștenite) este o provocare importantă pentru orice platformă oncologică de precizie. Pentru a secvenția ADN-ul la un nivel de debit și preț fezabil, este necesar să se utilizeze tehnologia de..
FDA aprobă primul instrument AI pentru detectarea polipilor colorectali
Luna trecută, FDA a anunțat „prima autorizare” a unui instrument de învățare automată pentru detectarea automată a polipilor din imaginile de colonoscopie . Autorizația a ajuns la o companie numită Cosmo Artificial Intelligence, pentru un produs numit GI Genius . Produsul va fi acum comercializat de Medtronic . În domeniul „AI care îi face adevărați pacienți cu cancer”, aș clasifica acest lucru drept o piatră de hotar mare și importantă. Pentru a înțelege această autorizație..
Conducta Nodulee
Nodulee este o colaborare între Ashish Malhotra și Jovan Sardinha După cum s-a menționat în postarea noastră anterioară („Prezentare generală a Nodulee”), conducta noastră constă din următoarele etape: Preprocesarea datelor Datele brute furnizate de LIDC-IDRI, LUNA și DBowl constau în scanări CT furnizate în format .dicom. Un singur fișier dicom conține N felii (imagini) care acoperă întregul trunchi. Numărul de felii N poate varia de la 100 la 600 în funcție de pacient...