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乙肝专病数据集|医学数据分析数据集|机器学习数据集

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天津市数据知识产权登记平台2024-10-16 更新2024-10-30 收录
医学数据分析
机器学习
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资源简介:
多维诊疗数据构建患者主索引:将患者数据特征向量定义为患者性别、住址、家族遗传病、过敏原等信息,使用DBSCAN算法,基于特征向量的密度,将密度相近的数据点划为同一个簇,将患者数据点进行聚类,每个聚类可以视为一个患者群体,作为主索引的标识。 专病诊断名称分类模型:通过分析医学文献、临床数据和专家知识,建立一个诊断数据库。经过分词和打乱顺序的预处理后,使用 train_supervised 函数进行训练(迭代200次,学习率0.1,词N-grams长度为1,损失函数为"hs")。模型性能通过 classification_report 方法评估,表现良好。参数更新通过命令同步模型、标签和标签名,从而快速、准确地诊断专病类型。
提供机构:
天津健康医疗大数据有限公司
创建时间:
2024-10-14
AI搜集汇总
数据集介绍
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特点
乙肝专病数据集由天津健康医疗大数据有限公司提供,包含31万条患者诊疗数据,每月更新。数据集涵盖入院日期、诊断疾病名称、药品名称等20个字段,适用于医疗、教学和科研领域,特别是乙型肝炎诊疗模式的研究。
以上内容由AI搜集并总结生成
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UAVDT

UAVDT数据集由中国科学院大学等机构创建,包含约80,000帧从10小时无人机拍摄视频中精选的图像,覆盖多种复杂城市环境。数据集主要关注车辆目标,每帧均标注了边界框及多达14种属性,如天气条件、飞行高度、相机视角等。该数据集旨在推动无人机视觉技术在不受限制场景下的研究,解决高密度、小目标、相机运动等挑战,适用于物体检测、单目标跟踪和多目标跟踪等基础视觉任务。

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