第 24 天统计数据统计学是研究数据的收集、组织、显示、分析、解释和呈现的学科。统计学是数学的一个分支，建议作为数据科学和机器学习的先决条件。统计是一个非常广泛的领域，但我们将在本节中只关注最相关的部分。完成此挑战后，您可能会走上 Web 开发、数据分析、机器学习和数据科学的道路。无论您走哪条路，在您职业生涯的某个时刻，您都会获得您可以处理的数据。掌握一些统计知识将帮助您根据数据做出决策，数据如他
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2023-08-11 10:13:41
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文章目录使用 Python 进行 Covid-19 病例预测的机器学习项目数据准备数据可视化使用 Python 预测未来 30 天的 Covid-19 病例在本文中，我将向您介绍一个在接下来的 30 天内使用 Python 预测 Covid-19 病例的机器学习项目。这些类型的预测模型有助于准确预测流行病，这对于获取有关传染病可能传播和后果的信息至关重要。政府和其他立法机构依靠这些机器学习预测模型
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2024-08-15 10:42:30
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在医学图像领域Python是一种广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域的编程语言。在医学科研领域中，Python也被广泛地应用于数据处理、机器学习、图像处理等方面。但是，要想快速掌握Python并将其应用于医学科研中，您需要掌握一些基本的技巧和策略。在本文中，我们将详细介绍并探讨Python在医学科研中的应用。第一步：学习 Python 基础语法学习 Python 的第一步是掌握其基础语法
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2023-07-30 21:46:01
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# 1 前言? 基于大数据的心血管疾病分析?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：1 课题背景本项目的任务是利用患者的检查结果预测心血管疾病(CVD)的存在与否。2 数据处理数据集包括年龄、性别、收缩压、舒张
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2023-07-06 22:35:39
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目的：掌握 熟悉 pandas matplotplt numpy等库1导入数据#导入数据
file_name = '朝阳医院2018年销售数据.xlsx'
# 使用ExcelFile()时需要传入目标excel文件所在路径及文件名称
xls = pd.ExcelFile(file_name)
print(xls)
# 使用parse()可以根据传入的sheet名称来提取对应的表格信息转化成df格式
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2023-06-30 11:41:39
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1.背景介绍电商市场是一个高度竞争的领域，其中销售、推荐、运营等方面都需要人工智能(AI)技术的支持。随着数据量的增加，人工智能技术在电商领域的应用也逐渐成为一种必备技能。在这篇文章中，我们将讨论人工智能在电商领域的应用，包括推荐系统、图像识别、语音识别、自然语言处理等方面。2.核心概念与联系2.1 推荐系统推荐系统是电商平台中最常见的人工智能应用之一。它的主要目的是根据用户的历史行为、兴趣和偏好
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2024-09-16 22:03:27
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3D医学数据增强 示例+代码3D医学数据数据增强库数据可视化原始图片数据增强操作ResizeRandomcorpPadNormalizeCropFlipRotateElasticTransformRandomRotate90GaussianNoiseRandomGammaGridDropoutCutoutAbsRandom blur (torchio)随机数据增强 数据增强是深度训练过程中一个
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2023-08-05 18:13:43
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# Python在医学中的应用
随着科技的进步，Python作为一种简单易学且功能强大的编程语言，在多个领域取得了显著的成就。尤其是在医学领域，Python的应用越来越广泛，涉及到数据分析、机器学习、图像处理、临床决策支持等多个方面。本文将探讨这些应用，并通过一些代码示例帮助大家理解Python在医学中的实际运用。
## 数据分析与可视化
在医学研究中，数据分析是至关重要的。例如，我们可以使
随着互联网、云计算和物联网技术的发展，社会信息化和智能化程度不断加深，数据充斥着整个世界并渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素。由此大数据发展得到全球性的广泛关注，并深刻地改变我们的生活、工作和思维。如何安全稳定的处理与分析越来越多的数据？如何更便捷地使用定量方法、构建模型、挖掘数据价值？如何让底层计算资源更好地调配、更好支持研究？如何发展出更加适当趋势的共享与协作模式？这些都是
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2023-10-07 16:36:42
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上一篇文章记录我在学习和运用 Python 进行数据分析的过程的前半部分：介绍 Numpy 和 Pandas 两个包运用 Numpy 和 Pandas 分析一维、二维数据这一篇文章记录我在学习和运用 Python 进行数据分析的过程的后半部分：数据分析的基本过程实战项目【用 Python 分析朝阳医院2018季度的药物销售数据】Python 作为一个解释型语言，发展出了一个大型、活跃的科学计算及数
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2023-10-20 06:50:51
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# 深度学习在医学影像中的应用
## 引言
随着深度学习技术的不断发展，越来越多的领域开始利用深度学习算法来解决问题。在医学影像领域，深度学习已经取得了重要的突破，帮助医生更准确地诊断疾病、提高治疗效果。本文将介绍深度学习在医学影像中的应用，并给出相应的代码示例。
## 医学影像数据
医学影像数据是指通过医学影像设备（如CT扫描、MRI等）获得的病人组织或器官的图像。这些数据对医生来说非常重要
原创
2023-08-12 09:44:01
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文章目录前言球对称检验使用课本**表12-3**的数据使用课本**例12-3**的数据 前言这是R语言和医学统计学的第11篇内容。主要是用R语言复现课本中的例子。我使用的课本是孙振球主编的《医学统计学》第4版，封面如下：球对称检验今天就解决1个问题！如何使用R语言进行球形检验？球形检验是非常重要的内容，在进行重复测量方差分析之前，都应该先进行球形假设检验！R语言作为专为统计而生的语言，球形检验的
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2023-09-05 23:50:13
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Image Segmentation（图像分割）：所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。Medical Image S
一、逻辑回归（1）定义与使用场景逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。应用场景举例：是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号看到上面的例子，我们可以发现其中的特点，那就是都属于两个类别之间的判断。逻辑回归就是解决二分类问题的一种方法。（2）逻辑回归的输入与输出逻辑回归的输入
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2024-04-30 19:58:02
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# 如何实现一个基本的Python医学应用
在这个的数字化时代，医学应用程序在医疗行业中发挥着重要的作用。对于刚入行的小白来说，构建一个简单的Python医学应用需要几个步骤。本文将为您详细介绍流程、代码实现以及如何构建和部署这些步骤。
## 整体流程
我们将创建一个简单的应用，帮助用户输入病人的症状并返回可能的疾病。下面是实现这个应用的步骤：
| 步骤 | 任务描述
原创
2024-09-11 07:43:38
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文章标题深度学习在医学图像配准中的应用本文旨在深入探讨深度学习技术在医学图像配准中的应用。医学图像配准是医学图像处理领域的一项
1.背景介绍医学诊断是医学诊断的核心过程，它涉及到医生对患者的症状、体征、检查结果等信息进行分析，从而确定患
原创
2023-12-26 12:15:35
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通过python进行数据分析已经日益成为不可阻挡的趋势，下面通过对朝阳医院的销售数据来对该院的运营指标进行简单的分析。一、提出问题1 .该医院月均消费次数2 .该医院月均消费金额3 .客单价4 .消费趋势二、理解数据1.首先导入数据import pandas as pdimport xlrdfileNameStr = 'G:\\跟猴子学习人工智能核心技术(1)\\数据分析(中级)(Python)\
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2020-12-15 16:57:38
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对于一个刚刚进入实验室的学生而言，尤其是本科可能还是临床专业的。对于科研这方面基本上就没有接触的情况下，在一进入实验室的时候可能都不知道要干嘛。这里，就根据笔者自己的经验来给刚刚进入实验室的小朋友们，分享一下我们在进入医学科研这个领域的时候，都需要有哪些技能。以下只代表自己的个人观点，要是有哪些遗漏的欢迎补充。我们在科研最后呈现的时候，其实都是通过文章来进行呈现的。所以其实我们需要具备的一切的技能
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2023-10-24 23:15:21
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医疗NLP实践与思考深度学习技术在许多医学问题上取得成功：医学图像分类和分割：CNN文本中信息抽取、疾病预测：CNN、RNN、transformer病患语音识别和机器翻译：RNN、Seq2Seq体征检测和疾病风险评估：RNN、MLP、transformer新药研发：GCN手术机器人：CNN、强化学习等等…NLP赋能医疗业务 医疗数据包括：电子病历数据、药品说明书、检查报告单、体检报告、在线问诊/论
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2023-08-25 22:06:30
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