tumor和normal

在TCGA（The Cancer Genome Atlas）数据中心，每个癌症样本都有一个匹配的正常组织样本。这个正常组织样本通常被称为“正常”（normal），而癌症组织样本通常被称为“肿瘤”（tumor）。这种匹配的正常组织样本可以用来进行癌症基因组的差异分析，以确定在癌症中发生的基因突变或基因表达变化。Python在TCGA数据分析中的应用非常广泛，可以用于数据预处理、统计分析、机器学习等方面。例如，可以使用Python中的pandas和numpy库对TCGA RNA-seq和miRNA-seq数据进行预处理和分析。另外，Python中的scikit-learn库和tensorflow库可以用于机器学习和深度学习方面的分析。

相关问题

Kidney Tumor Segmentation

肾脏肿瘤分割是一种通过计算机算法将肾脏和肿瘤从CT图像中准确地分割出来的过程。一种常用的方法是使用基于3D全卷积网络（FCN）的两阶段框架。在第一阶段，该方法会初步定位肾脏并去除无关的背景，以减少类别不平衡和计算成本。然后，在第二阶段，该方法会精确地分割出肾脏和肿瘤。\[1\]\[2\]

为了改善囊肿和肿瘤之间的分类，一些专业医生会手动注释肾囊肿作为附加类别。这可以有效增强模型的区分能力。然而，对于密度不均匀的囊肿或肿瘤，模型的效果可能不佳。为了解决这个问题，研究人员使用了后处理算法，该算法基于囊肿和肿瘤之间的空间关系以及它们的平均HU值对误差区域进行校正。具体的校正方法没有详细说明。\[3\]

另外，还有一种称为"Cascaded Volumetric Convolutional Network"的方法也被用于肾脏肿瘤分割。这种方法通过级联多个卷积网络来逐步提高分割的准确性。\[4\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Literature reviews of top KiTS19](https://blog.csdn.net/qq_37735698/article/details/109669815)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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brain tumor segmentation

脑肿瘤分割是指将医学图像中的脑肿瘤区域从正常脑组织中分离出来的过程。这是医学影像分析领域中的一个重要任务，可以帮助医生更准确地诊断和治疗脑肿瘤。目前，深度学习技术在脑肿瘤分割中得到了广泛应用，取得了很好的效果。