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一、研究背景
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一、研究背景
全球范围内乳腺癌是导致癌症发病率和死亡率的主要疾病之一。根据2018年全球癌症统计报告的估计乳腺癌是女性中第二常见的恶性肿瘤占所有女性癌症的11.6%以上。它被列为全球癌症死亡原因的第五位导致全球癌症死亡率的6.6%。乳腺癌导致了大量的公共卫生负担造成了1480万残疾调整生命年DALYs的损失。在发达国家乳腺癌的发病率显著高于其他国家全球范围内高或非常高的人类发展指数HDI国家的乳腺癌年龄标准化发病率为每10万名女性54.5例而低至中等HDI国家的发病率为31.3例。在女性人口中乳腺癌的死亡率仍然最高是报告最多的女性癌症死亡原因。
2018年共报告了2088849例新发乳腺癌病例和626679例相关死亡。全球乳腺癌的年龄标准化发病率为每10万人口46.3例并且在全球范围内显示出几乎四倍的变异见图1。最高发病率出现在澳大利亚和新西兰、西欧、北欧和北美而最低发病率则出现在南亚、中东、东非和西非、东南亚和中美洲。乳腺癌的发病率在西方国家包括澳大利亚、欧洲和美洲往往更为普遍。与低人类发展指数HDI国家或中等HDI国家相比乳腺癌在非常高HDI或高HDI国家的发病率更高。 乳腺癌是全球女性死亡的主要原因之一。它可以分为三类正常、良性和恶性肿瘤。此外乳腺癌分为五个阶段0-IV。然而这些阶段是根据肿瘤的大小、是否为侵袭性或非侵袭性癌症、是否影响淋巴结以及是否扩散到其他部位来区分的尽管随着癌症进展到第四阶段生存机会会减少[dey2018review]。因此乳腺癌的早期发现和分析可以提高生存概率并降低死亡率。乳腺X线摄影Mammography、乳腺超声Breast Ultrasound、磁共振成像Magnetic Resonance Imaging, MRI、正电子发射断层扫描Positron Emission Tomography, PET以及计算机断层扫描Computed Tomography, CT是一些用于乳腺癌诊断的成像技术。本文使用的数据构建乳腺癌诊断分类模型。该数据集的特征是从乳腺肿块的细针抽吸Fine Needle Aspirate, FNA的数字化图像中计算得出。它们描述了图像中存在的细胞核的特征。因此开发精确的算法以识别和区分乳腺癌显得尤为必要这将显著提升诊断的准确性。本文将基于随机森林算法构建预测乳腺癌患者的模型。
二、研究意义
在临床上数据驱动的技术正在逐渐展现出其独特的价值特别是在癌症诊断与预测方面。基于数字化图像的数据开发我们构建了一个针对乳腺癌患者的二分类器模型。该预测模型将为乳腺癌的临床诊断提供有力支持有助于医生更准确地识别乳腺癌患者为患者带来更好的诊断效果和生活质量。
三、内容 本次论文包含以下内容 第二章 数据准备 第三章 特征提取 第四章 模型构建 第五章 解释模型 第六章 总结
四、教程
本教程提供了四种不同的格式HTML、PDF、word和epub方便广大读者阅读。
五、获取教程
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