机构名称：
¥ 6.0
rithms到开源癌症数据集，通过其光谱数据来完善对癌细胞的检测和分类。我们评估了受监督和无监督学习模型在处理振动光谱中的功效，重点是提取特征，降低降噪和模式识别。这些技术应用于开源数据，从而鉴定了与各种癌症类型相关的生物标志物。我们的结果证明了ML增强振动 - 分析在区分恶性细胞和良性细胞方面的精度和潜力。我们的研究强调了ML驱动的振动光谱的功能，以创建适合临床部署的成本效益，实时诊断工具。通过利用开源罐头数据，本研究不仅验证了我们方法的鲁棒性，而且还为更广泛的癌症研究界提供了宝贵的见解。这些发现为未来的创新铺平了道路，以早期检测和个性化治疗策略。
2024年9月23日至25日，新加坡樟宜村...
主要关键词
相关文件推荐
