【摘 要】
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利用威斯康星乳腺癌数据集对乳腺癌智能辅助诊断开展了深入的研究和分析,给出了一种基于神经网络的乳腺癌辅助诊断分析方法.首先对数据进行归一化预处理,然后基于Tensorflow
【基金项目】
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黑龙江省教育厅基本科研业务费科研项目(135309471).
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利用威斯康星乳腺癌数据集对乳腺癌智能辅助诊断开展了深入的研究和分析,给出了一种基于神经网络的乳腺癌辅助诊断分析方法.首先对数据进行归一化预处理,然后基于Tensorflow深度学习框架搭建了神经网络模型并进行辅助诊断模型的训练和评估,并进一步采用交叉验证方法对模型稳定性进行了验证,与其他传统机器方法进行对比分析.实验结果表明,给出的方法对于乳腺癌辅助诊断具有较高的准确率和良好的稳定性,为乳腺癌诊断精度的提升提供了智能化方法,对乳腺癌的临床诊断和治疗具有重要的现实意义.
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