18、乳腺癌分类与手机推文情感分析研究

乳腺癌分类与手机推文情感分析研究

乳腺癌分类研究

乳腺癌若不及时治疗，对女性而言是致命疾病。在资源有限的情况下，准确预测乳腺癌至关重要。有研究提出了一种利用乳腺钼靶图像预测乳腺癌的方法，采用了改进的DenseNet201架构。该架构具有身份映射、深度监督和多样化深度等特性，同时遵循简单的连接规则，能够实现跨网络的特征重用，从而学习到更紧凑、准确的细节。在公开的MIAS数据集上，该模型对乳腺钼靶图像的分类准确率达到了99.4%。

以下是该研究的主要信息总结表格：
|研究内容|详情|
| ---- | ---- |
|研究目的|利用乳腺钼靶图像预测乳腺癌|
|采用架构|改进的DenseNet201架构|
|架构特性|身份映射、深度监督、多样化深度、简单连接规则、特征重用|
|数据集|MIAS数据集|
|分类准确率|99.4%|

下面是该研究流程的mermaid流程图：

graph LR
    A[获取乳腺钼靶图像] --> B[采用改进DenseNet201架构]
    B --> C[进行特征学习与分类]
    C --> D[在MIAS数据集上测试]
    D --> E[得出分类准确率99.4%]

手机推文情感分析研究

1. 引言

在当今科技时代，社交媒体上用户的言论对购买行为有着重大影响。社交媒体的评论和评价对企业竞争和产品改进十分有用。情感分析旨在从文本数据中提取情感和观点，将文本数据识别为积极、消极或中性