观妙的案例列表

构建结直肠癌预测模型及优化机器学习算法

人工智能-可穿戴设备 观妙

本项目完全由我个人开发。 项目背景: 结直肠癌(CRC)是全球常见的恶性肿瘤之一,早期诊断和预后评估对于治疗和生存至关重要。近年来,基于基因表达数据的机器学习模型在CRC的诊断和预测方面展现出巨大潜力。 项目目标: 本项目旨在筛选出用于预测CRC的关键基因,并构建一个经过Optuna超参数优化、可靠的机器学习模型。通过全面分析9个数据集,共1680个样本,开发一个CRC诊断预测模型,并比较21种机器学习分类模型,通过Optuna超参数优化进行验证,并在六个独立的外部队列中进行验证。此外,本研究还实验验证了核心诊断基因的表达模式。 项目内容: 数据收集与处理:收集9个数据集,...

构建结直肠癌预测模型及优化机器学习算法
构建结直肠癌预测模型及优化机器学习算法
构建结直肠癌预测模型及优化机器学习算法

基于多导联心电数据构建CNN预测模型

人工智能-可穿戴设备 观妙

完全由我个人开发 项目简介:基于多导联心电数据构建卷积神经网络(CNN)预测模型项目背景:心脏病作为全球最常见的疾病之一,对人类健康和生命安全构成了严重威胁。心电图(ECG)作为一种无创、便捷的检查手段,被广泛应用于心脏病的诊断和监测。然而,传统的ECG分析主要依赖于医生的主观判断,且在处理大量数据时效率较低。因此,利用人工智能技术构建自动化的ECG预测模型具有重要的临床价值和应用前景。项目目标:本项目旨在基于多导联心电数据,构建一种高效、准确的卷积神经网络(CNN)预测模型,实现对心脏疾病的自动化诊断和预测。通过深度学习技术,自动提取心电信号的特征,并实现对不同心脏病类型的分类和预测,提高...

基于多导联心电数据构建CNN预测模型
基于多导联心电数据构建CNN预测模型
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