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基于SEER数据库的临床预测模型轻松发3分SCI

今天继续和大家分享一篇临床预测模型文章,同样是基于SEER数据库的一篇预测模型,于2019年11月发表在Annals of Translational Medicine(IF=3.689)上。...数据库2004年-2015年的胃癌患者数据,纳入549例资料详细的年龄<45岁的患者。...其中包括性别、种族、组织学分级、TNM分期、常见位置及SEER分期。同时,作者利用X-tile软件确定了Age和Size的最佳截断值,并将患者分为根据截断值将患者分为3组。...最后,通过DCA结果,研究发现Nomogram展现出了与TNM及SEER stage相当的临床适用能力。...DCA结果 笔者总结:本文通过SEER数据库建立了青年胃癌患者OS和CSS的预后预测模型,并进行了验证。通过统计学分析+R语言技术建立了临床适用性较强的Nomogram。

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    基于SEER数据库预测子宫乳头状浆液性癌CSS的列线图(IF:3.357)

    大家好,我们前几天给大家推送过利用SEER数据库数据构建预测模型的文章,今天继续和大家分享一篇类似套路的文章,2020年2月发表在Cancer Med杂志上,影响因子3.357。...文章基于seer数据库,重点研究早期子宫乳头状浆液性癌。...数据库, FIGOI-II期UPSC确定了964名患者,他们在2004年至2015年间至少接受了子宫切除术。...图4 相关推荐:手把手掌握临床研究的必备绘图技能:列线图 结语 文章基于seer数据库的早期子宫乳头状浆液性癌患者的临床特征数据进行研究,通过单因素与多因素分析找到与CSD相关的临床特征因素,利用列线图来构建临床预测模型...基于seer数据库发表的文章有很多,选择合适的切入点很重要,本文就是一个很好的例子,我们可以借鉴和学习!

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    Meta AI 祭出100亿参数的“新SEER”,为元宇宙铺路

    作者 | 陈彩娴 编辑 | 岑峰 不久前,Meta AI 宣称,其于去年3月提出的10亿参数自监督模型 SEER (SElf-supERvised)又取得了新突破:新的 SEER 参数量翻了10倍,达到了...以下我们暂且称新的 SEER 模型为“SEER 10B”(一个牛逼不足以形容 Meta AI 在行动上落实自监督的野心,手动狗头)。...其中,SEER 10B 不仅在 ImageNet 上取得了高达 85.8% 的准确率(排名第一),与原先只有 10 亿参数量的 SEER (84.2%)相比性能提升了 1.6%。...参数量翻了10倍的 SEER 模型又有哪些新花样?...一起来看看~ 1 SEER 从 1B 到 10B 去年3月初,Meta AI(原 Facebook AI)发布了10亿参数自监督模型 SEER,曾在 AI 领域引起广泛关注。

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    10亿参数的AI模型SEER「一视同仁」:服务富人,也服务全世界

    这是我们对SEER感到兴奋的原因之一,SEER是我们开发的一种新的高性能计算机视觉系统。 通过利用自监督学习,SEER可以从任何数字图片集中学习,而不需要研究人员来挑选和标记每个对象。...我们希望利用SEER使人工智能更好地为每个人服务,而不仅仅是那些一直以来受益最多的群体。...SEER给出的结果令人兴奋,自监督学习让人工智能更好地为世界各地的人服务。 ?...、展示物品、碗、水果、炊具、锅 所以,SEER正确地识别了图片中的物体,而传统的系统则没有。...图源:Facebook AI Blog 下面这张图来自一个中国家庭,SEER的识别结果是:炊具、炉子、锅、工具 监督学习模型的识别结果是:前门上的锁、电源开关、炊具、挂钟、炉灶 所以,SEER 正确地识别出了一个炉子

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    Facebook新AI模型SEER实现自监督学习,LeCun大赞最有前途

    SEER:10亿张图,无需标记,自主训练数据集 SEER模型结合了最近的架构家族「RegNet」和在线自我监督训练「SwAV」来规模训练数具有10亿参数的数十亿张随机图像。...科研团队对比了SEER在随机IG图像上的预训练和在ImageNET上的预训练,结果表明非监督特性比监督特性平均提高了2%。 为SEER技术添上最后一块砖的是VISSL自我监督学习通用库。...服务于SEER的VISSL是开源的,这个通用图书馆能让更广泛的群体可以从图像中进行自我监督学习实验。...自监督学习的未来 Facebook 表示,SEER在预先训练了10亿张公开的Instagram图片后,性能优于最先进的自监督模型。 SEER在目标检测分析、分割和图像分类等任务上也取得了最佳结果。...用受欢迎的ImageNet10%的数据集中进行训练时,SEER仍然达到了77.9%的准确率。 当只有1%的数据集训练时,SEER的准确率是60.5% 。

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    美国对中国关闭核心生物医学数据库:一场“数据断供”背后的危机与破局

    2025年4月,美国对东方大国关闭核心生物医学数据库, 生物医学、基因、药物等方面被断供!...据说此次封锁的数据库包括: SEER(癌症监测、流行病学与结局数据库):覆盖美国34.6%的癌症病例(约800万例),记录1975年至今的癌症发病率、治疗方案及生存率数据,是全球肿瘤研究的基础工具。...例如,信达生物PD-1抑制剂“信迪利单抗”的临床试验设计,曾基于SEER中2.4万例肺癌患者的生存率模型;华大基因在《自然》发表的“东亚人群基因组多样性”研究,核心数据来自dbGaP的50万份样本比对。...癌症研究:从“精准导航”倒退至“盲人摸象” 靶点筛选效率腰斩: 此前,中国团队通过SEER分析癌症突变频谱,可在3个月内筛选出5-8个潜在靶点(如HER2、PD-L1)。...流行病学模型失准: 中山大学肿瘤防治中心2023年的一项研究显示,基于SEER开发的“结直肠癌肝转移预测模型”准确率达89%,而改用广东省癌症中心数据后,因样本量不足(仅3.2万例),准确率下降至72%

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    不一样的Nomogram,关于网页计算器的一切!

    今天为大家分享一篇2019年12月发表在Lung Cancer(中科院分区二区, IF=4.6)上的基于SEER数据库的nomogram文章。...tumor: Development and validation of a model based on Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER...) database 标题:手术在非典型支气管肺类癌中的作用:基于SEER数据库建立并验证一项模型 一、文章整体概览 ?...二、主要结果概述 1.预后因素筛选(略有不同,对小样本研究课题可模仿) 利用SEER数据库获取507例患者基本信息,建立训练集。...多因素COX回归结果 2.建立并验证非典型支气管肺类癌患者预后Nomogram 基于与OS独立相关的预后因素,患者利用SEER数据库的464例患者建立了预测非典型支气管肺类癌患者的预后Nomogram(

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