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基于机器学习的胰腺癌分类分期方法和技术的研究项目实施方案;目录;PART;胰腺癌是消化道常见恶性肿瘤之一，五年生存率约10%，是预后最差的恶性肿瘤之一。;机器学习在医学图像分析中应用广泛，如病变检测、器官分割等。;项目目标与预期成果;创新性应用机器学习;PART;;通过构建决策边界实现分类，适用于高维数据和非线性分类问题。;病灶检测与识别;根据数据特点、问题类型和实际需求，选择适合的机器学习算法。;PART;;;特征提取方法;模型评估与改进策略;PART;数据来源;去除重复、无效、模糊的数据，提高数据质量。;从医学影像中提取能够反映胰腺癌的特征，如纹理、形状、灰度等。;将数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于模型训练、验证和评估。;PART;实验方案设计与实施步骤;通过交叉验证等方法，调整模型的参数，以提高模型的分类分期准确性。;可靠性验证;传统方法对比;PART;项目总体进度规划;在项目启动后的前两周内完成。;;;PART;;优先选择在本领域具有影响力的期刊或会议进行投稿，提高论文的曝光度和被引用率。;学术报告与讲座;访问学者与联合培养;THANKS
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