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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:
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第二章 数据准备
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第三章 特征提取
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第四章 模型构建
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第五章 解释模型
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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
获取该教程和输入数据见下面链接:
百度网盘链接: https://pan.baidu.com/s/1nIqIn13KGLjuwVeCtW8r4A
提取码(提示:付费获取): 请前往R语言数据分析之机器学习论文