Automated Classification of Papillary Renal Cell Carcinoma and Chromophobe Renal Cell Carcinoma Based on a Small Computed Tomography Imaging Dataset Using Deep Learning
This study was conducted in order to design and develop a framework utilizing deep learning (DL) to differentiate papillary renal cell carcinoma (PRCC) from chromophobe renal cell carcinoma (ChRCC) using convolutional neural networks (CNNs) on a small set of computed tomography (CT) images and provide a feasible method that can be applied to light devices.
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这是我整理于2019年秋在中国人民大学修习《数据分析与软件应用》课程时的总结形成的小册子,包括了基本统计的公式推导和对应的Stata软件实现,或许有助于初学者熟悉相关内容。
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本文档为贺力老师主讲《社会科学研究中的GIS空间计量方法——软件操作与论文解析》(2021年8月,学术志平台)课程的补充资料。主要内容为使用ArcGIS和GeoDa进行简单的矢量数据分析、制作地图和拟合空间回归模型。
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自定义Stata快速文件转码命令,用于快速将Stata 13及之前版本的Stata文件文件等转为适合Stata 14及之后版本分析和使用的Stata文件。