파이썬 머신러닝 구현
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작성일 23-01-22 10:18
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하지만, 미세침흡인 검사에서 종양의 악성 유무를 구별하는 것은 아래 사진과 같은 구조적인 유사성때문에 매우 어려운 일이다.
유방암을 진단하는 방법으로는 유방촬영술, 유방초음파, 미세침흡 인 검사 등이 있다아 이중에서 미세칩흡인 검사는 환자의 병변부위에 주사침을 찔러서 조직을 흡인, 광학현미경을 통해 특징을 관찰하는 방법으로 수술을 하지 않고 검사하기 때문에 널리 이용중이다. 우리나라에서 발생한 암중 유방암은 남녀를 합쳐서 연 14,277건으로 전체 암의 7.1%로 여섯 번째로 많이 발생한 암이다.유방암 검사에 대한 데이터 셋을 파악하여 양/음성 여부를 직접 판단하는 머신러닝 시스템 제작
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유방암은 전 세계 여성 암 중에서 가장 흔한 암이다.
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레포트/공학기술
설명
머신러닝 구현유방암 검사에 대한 데이터 셋을 파악하여 양/음성 여부를 직접 판단하는 머신러닝 시스템 제작K-nn 알고리즘 이용 , 파이썬 머신러닝 구현공학기술레포트 , 머신러닝 데이터셋 유방암 알고리즘
순서
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K-nn 알고리즘 이용
다.
