Nomograms for Predicting Cancer-Specific and Overall Survival Among Patients With Endometrial Carcinoma: A SEER...同样是基于seer数据库的数据，对子宫内膜癌患者肿瘤特异性生存率和总生存率相关临床特征进行研究。 研究思路 从SEER数据库中提取1988年至2015年间63729例子宫内膜癌患者的数据。
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。
方法:从SEER数据库中选择1988年至2015年间确诊为LG-ESS的1172例患者并分为训练组和验证组。...可以说这篇文章的分析思路不是亮点，但选择的疾病即低分级恶性子宫内膜间质肉瘤是前人很少研究的，因此我们在做基于SEER数据库的分析时可以选择一些比较罕见的疾病进行分析，这样才能使得文章有新意、有亮点。
昨天，给各位介绍了如何基于 SEER 数据库构建一篇临床预测模型文章。 小弟掐指一算，还有一件事得和大家唠唠，那就是：该把临床预测模型的文章投到哪家杂志去呢？ 选杂志的工具目前市面上有好几种。...假设，我现在已经写好一篇 SEER 数据库的临床预测模型文章，我现在只想知道近五年收录最多的杂志都是哪些？ 这里给大家推荐一个网站——Web of Science。 ?...以下三篇均为近期 SEER 数据库的临床预测模型文章的处理时间。 ? 图片来源：Web of Science ? 图片来源：Web of Science ?...总结： 总的来说，这个杂志对国人还是十分友好的，稿件处理速度也是很快的，Meta 分析、生信分析、基于 SEER 数据库的临床预测模型都喜欢接收。...以下三篇均为近期 SEER 数据库的临床预测模型文章的处理时间。 ? 图片来源：Web of Science 6. 版面费： 略贵。
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！
前几天FAIR发了一个新的图像预训练模型 SEER，看完论文之后我不禁感叹，不仅我企图往多模态卷，Facebook自己也卷起来了。 为什么说卷呢？...Wild 下载地址：https://arxiv.org/pdf/2103.01988.pdf 代码地址：https://github.com/facebookresearch/vissl 训练数据 SEER
文章根据SEER数据库的晚期非小细胞肺癌患者数据，研究免疫疗法产生的心脏毒性不良反应对患者总生存率（OS）的影响。...方法：在这项研究中，从SEER数据库根据免疫治疗批准时间选择伴有心脏病相关死亡的晚期非小细胞肺癌(NSCLC)。...文章的立题依据在于免疫疗法的不良反应，可以说又是一个分析SEER数据库的新思路！ 如需SEER数据库高级定制服务，也可以与小编联系。
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。
作者 | 青暮 今天，FAIR发布了两项重要更新，分别是PyTorch 1.8以及10亿参数自监督模型SEER。...此外，SEER在下游任务（包括少样本、目标检测、目标分割和图像分类）上也有不错的表现。 ?...如果仅使用带标注的ImageNet示例的1％进行微调，SEER的top-1准确率则为60.5％。 ? 目前，FAIR已经开源了用于开发SEER的VISSL库。...FAIR表示，他们在SEER中终于使这种思路成为可能。 SEER将最新的架构家族RegNet与在线自监督训练相结合，以将预训练扩展到数十亿个随机图像和十亿个参数。 ?...最后，是VISSL库使SEER成为了可能。
大家好，这次给大家分享一篇2020年5月发表在Front Oncol杂志上的文章，2019年影响因子4.848，仍然是一篇基于SEER数据库的文章，重点研究影响原发性肝淋巴瘤（PHL）预后的临床特征因素...方法：从SEER数据库中获取1983-2015年间确诊的PHL患者。应用joinpoint回归软件评估PHL发病率的时间趋势。
在开发 SEER 的过程中，Facebook 采用了一种称为 SwAV 的算法。...SEER 模型架构的简化示意图。...当使用 ImageNet 数据集中 10% 的数据进行训练时，SEER 仍然达到 77.9% 的准确率。当只使用 ImageNet 数据集中 1% 的数据训练时，SEER 的准确率为 60.5%。...，同时包括 SEER。...同时这也意味着，Facebook 没有计划分享图像数据集或 SEER 模型本身。
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
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% 。
SEER 是 SElf-supERvised 的缩写，包含 13 亿个参数，可以从互联网上的任何一组随机图像中学习，而不需要标记数据。 SEER有何创新之处？...在开发 SEER 的过程中，Facebook 采用了一种称为 SwAV 的算法。...SEER 模型架构的简化示意图。...当使用 ImageNet 数据集中 10% 的数据进行训练时，SEER 仍然达到 77.9% 的准确率。当只使用 ImageNet 数据集中 1% 的数据训练时，SEER 的准确率为 60.5%。...，同时包括 SEER。
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（
www.pexels.com/ * Macbook 预览插件 http://www.quicklookplugins.com/ 系统程序设置 * vscode code-runner配置python虚拟环境解释器： 数据库...cancergenome.nih.gov/ * 世界人口数据 https://www.worldometers.info/world-population/population-by-country/ * SEER...https://seer.cancer.gov/data/ 书籍 基础篇 * Bookdown 谢益辉 https://bookdown.org/yihui/bookdown/rstudio-connect.html
三、文件预览：Seer Seer 是一款优秀的Windows 下的文件预览工具，可以无需打开图片、音乐、视频、压缩包等文件就能预览到内容，只需点一下空格，小巧方便。...安装运行 Seer 后，就常驻后台不用管了。...这时用鼠标选中一个文件，点一下空格，预览就出现了，比如这样： 按下 ESC 即可退出，目前 Seer 支持很多格式： 照片，包括 PSD 文件 音乐、视频 ZIP、RAR 压缩包 文本文件 代码高亮，支持
好像除了样本量大一点和多中心研究，并且纳入指标比SEER数据库还少。本文貌似没有什么特殊的地方。就这点Novelty，还是不够的。...五位数的训练队列及4位数的验证队列，除了多中心和SEER这种肿瘤数据库，几乎不敢想象。最后，对Nomogram的实际应用价值进行了深入分析，笔者认为这是本文最值得学习的地方。
最近，在温哥华举行的SIGGRAPH大会上展出的情感表达的机器人SEER（The Simulative Emotional Expression Robot）标志着面部表情这一“高地”也正在被占领。...（到时候你可以试试对它放电哟，看看它如何回应你☺☺☺） 模仿表情和眼神交流听起来好像没什么，但是执行起来却相当复杂，尽管有一些小问题，SEER还是做到了。...其实，SEER使用了面部捕捉技术，可通过使用特定设备捕捉人的面部表情上的捕捉点，然后将捕捉数据经软件处理后，将数据匹配到虚拟脸部，使得动画人物或影视人物的表情模拟真实的人物表情。...在模仿模式中，SEER可以镜像复制观众的眉眼以及头部的位置。但它并非完美无缺，这个机器人偶尔会因为面部噪音数据的影响出现古怪情况，例如震动等。...所以，SEER机器人算是非常大的进步了。它的系统能够让机器人自己移动，并与距离最近的人进行不间断的眼神交流。其实，在这个模式里，你会非常惊奇的偶然感受到，你与机器人产生了共鸣。
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