有没有办法在肺癌数据集中使用多类分类（表明肺癌的异常类型）？ [关闭]

Posted 2023-03-13

【中文标题】有没有办法在肺癌数据集中使用多类分类（表明肺癌的异常类型）？ [关闭]

【英文标题】：Is there any way to use multi-class classification (types of abnormalities that indicate lung cancer) in lung cancer datasets? [closed]

【发布时间】：2021-07-18 21:31:36

【问题描述】：

开发指示肺癌的多类异常分类类型的步骤是什么

请注意 CT 扫描或 X 射线的数据集可在线获取。

目标是利用肺癌数据集

开发

指示肺癌的多类异常分类类型

提前致谢

【参考方案1】：

您可以在同一个神经网络中完成所有这些工作。实际上。您只需要编写适当的损失函数。 考虑到您的损失函数必须包括：

二元交叉熵损失函数（或 BCE），用于检测是否存在癌症。 如果存在癌症：使用交叉熵损失函数进行多类分类。 如果存在癌症：您可以将此问题作为多类分类问题或回归问题来处理。如果您使用分类，则与 2) 相同。如果您决定使用回归，则可以使用 L1Loss、MSE 损失或 SmoothL1Loss（根据阈值包括这两者）。

请看一下 yolo 的损失函数。这与您尝试做的没有太大区别：

https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-convolutional-neural/9781789130331/8881054c-f6e6-485c-9c9e-357285bce60a.xhtml

【讨论】：

感谢您的回复蒂诺。您能否详细说明我如何逐步开发它：从使用数据集创建模型，然后再使用模型。