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我有一个分类问题，把肿瘤分为良或恶性。不过，我想更进一步，把这些肿瘤列为最恶性至最良性的肿瘤。有什么好的算法来帮助这个排名吗？有什么建议吗？
数据集的特征是肿瘤半径、肿瘤周长、凹度、平滑度等。
浏览 0修改于2020-07-15得票数 0
我的mysql数据库中有以下表格。我正在尝试创建一个应用程序，它可以虚拟地评估某人是否患上了食道癌。这个应用程序的目的是帮助早期发现的人筛查癌症，因为我在肯尼亚所有医院见过的99%的病人都是在癌症的晚期，而我们只是因为他们缺乏关于cancer.The症状的信息而无法使他们苏醒过来。我在这个问题中包括的是帮助我理解关系数据库，以便我可以将其应用于我想要包括的癌症的真实application.The风险因素和症状。######################################
symptomID | sympto
浏览 0修改于2013-03-02得票数 0
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我想从腹水中激活植物锚:可选的x反射标记[id，可选的x反射标记]安装了1.5.6 GraphViz植物：：图像/diagramm.puml[] // works如何编写正确的嵌入？
浏览 0提问于2019-07-11得票数 0
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只有肿瘤是白色的，另一部分是黑色的。我如何计算肿瘤的面积？我用的是windows操作系统和python3，怎么也能算出大脑面积呢？
浏览 35提问于2019-12-22得票数 2
我需要在治疗前后测量肿瘤体积。我想要有效地构造按日期记录的体积，然后使用Pandas或类似的方法分析肿瘤倍增时间(肿瘤翻倍所需的时间)。我是一名外科医生，治疗伴.The肿瘤，通常每年以1到2毫米的直径生长。他们通常被随访MRI扫描，直到他们显示增长(在英国)，并得到治疗，然后随访MRI扫描至少10年。这是通过在MRI扫描的单个切片上绘制肿瘤，然后得到MRI扫描来计算感兴趣区域的体积来完成的。
我是Python和Pandas的新手。
浏览 4提问于2021-05-13得票数 0
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我试图在Open CV中使用斑点检测来识别脑瘤，但到目前为止，Open CV只能检测到脑部核磁共振成像中的小圆圈，而不能检测到肿瘤本身。cv2.imshow("Keypoints", im_with_keypoints)这是当我给程序提供一个黑白对比的大脑图像时会发生的事情(我对大脑进行了对比，以便肿瘤显示为黑色，而大脑的其余部分大部分是白色的)：
无论如何，肿瘤并不是一个完美的圆圈，但它显然是大脑中最大的“斑点”。只有当我选择一个更容易辨别的肿瘤，没有大的白色内
浏览 0修改于2017-04-17得票数 4
我要切掉里面的肿瘤。我用了FCM方法。这是一个三级FCM阈值。当我将其应用到图像中时，我需要单独对肿瘤区域(比其余部分更暗的区域)进行分割。但我的情况正好相反。肿瘤周围的所有区域都被分割。请帮帮我。
浏览 3修改于2014-09-18得票数 4
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我有脑部肿瘤的核磁共振图像。我需要从MRI中移除头盖骨，然后只分割肿瘤对象。我如何在python中做到这一点呢？具有图像处理功能。
浏览 7修改于2018-08-09得票数 4
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我有一个MHA文件，当我写image_data, image_header = load("HG/0001/VSD.Brain.XX.O.MR_Flair/VSD.Brain.XX.O.MR_Flair.684.mha")我得到一个元组(160,216,176)。这些维度代表什么(作为参考，这些是2013年儿童脑瘤图像)？谢谢你的帮助。import matplotlib.pyplot as plt
from ipywidgets impor
浏览 4修改于2022-03-20得票数 2
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我很清楚，我不是在问具体问题。但是，我要求关于如何使用NiftyNet进行医学成像工作的指导。这肯定会使我有能力做一些工作，并就尖锐的问题寻求帮助(这些问题肯定会出现)。我收集了几个口腔的jpg照片。他们被标记了3个标签(正常，预，pos)。我喜欢蟒蛇，比目鱼和tensorflow。我需要以下方面的帮助：
浏览 6提问于2019-11-12得票数 0
我必须从.csv文件中读取患者数据，并使用决策树根据每个患者正在读取的数据来确定肿瘤是良性还是恶性。
浏览 14修改于2022-11-25得票数 0
我正在做一个预测MRI是否有肿瘤的项目，现在下一步是在肿瘤周围画一个边界矩形。我能够从MRI中提取出肿瘤，现在我想要得到矩形的对角点，以将肿瘤绑定在原始图形中。编辑:对于一些MRI图像，我无法将肿瘤从MRI中分离出来，使用OTSU方法分别计算了阈值，但它不能正常工作。谢谢！
浏览 24修改于2020-04-23得票数 0
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我的程序把作为输入，从大脑的自上而下的视图，我的目标是从肿瘤的磁共振成像中创建一个三维模型。
我已经能够应用一个阈值功能来对比MRI图像，使癌症 (癌症变成纯黑色，其余的大脑变成纯白色)。
浏览 1修改于2020-05-10得票数 2
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例如，对于上面的列标题，第四件事是01A，重要的是它是01，这表明它是一个原发性肿瘤。如何提取列标题中的第四件事是01的所有列
谢谢!
浏览 0修改于2019-01-29得票数 2
我使用的数据集是 images = [image] transform = A.Compose([ A.RandomCrop(224, 224), A.RandomRotate90(p=1),
浏览 7修改于2022-02-21得票数 0
我有来自MRI的肿瘤图像，我正在做一些后处理(逐个像素的模型拟合等)。由于对比度低，我手动选择了一个肿瘤(使用roipoly)。我需要将我选择的肿瘤分为外围(大约10个像素宽)和中心(肿瘤的其余部分)。我可以使用roipoly来做这件事，但这不会那么精确，每个肿瘤的边缘都会有一点不同。我正在寻找一些边缘检测的改进，它可以检测出比我选择的对象(肿瘤)小10个像素的区域。
浏览 0提问于2015-11-16得票数 1
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到目前为止，我可以正确地检测图像中的肿瘤部分，然后使用阈值将它们分割出来。
我应该使用什么方法或代码才能使一段代码成功地分割两种类型的肿瘤？
浏览 3提问于2014-04-24得票数 1
我的MR图像中有一些有肿瘤的切片。我知道哪些切片含有肿瘤，哪些没有。肿瘤需要集中进行进一步的分析。因此，我想到的解决方案是计算肿瘤在特定切片中的质心坐标。然后将质心坐标作为新图像的中心。我需要对所有有肿瘤的切片都这样做。
浏览 1修改于2017-04-16得票数 0
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