基于Logistic回归和深度学习构建Bethesda Ⅳ类结节风险预测模型.docxVIP

基于Logistic回归和深度学习构建Bethesda Ⅳ类结节风险预测模型.docx

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基于Logistic回归和深度学习构建BethesdaⅣ类结节风险预测模型

一、引言

随着医疗技术的不断进步，对皮肤病变的早期诊断和风险预测显得尤为重要。BethesdaⅣ类结节作为一种常见的皮肤病变，其准确预测对于患者治疗和预后具有重大意义。本文旨在通过结合Logistic回归和深度学习技术，构建一个高效的BethesdaⅣ类结节风险预测模型。

二、数据准备与预处理

为了构建预测模型，我们首先需要收集大量的BethesdaⅣ类结节相关数据。这些数据应包括患者的年龄、性别、病史、结节的形态特征、病理学特征等。在收集到原始数据后，我们需要进行数据清洗、格式化和预处理，以确保数据的质量和准

该用户很懒，什么也没介绍

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