Bayes分析在孤立性肺结节CT诊断中的应用的任务书任务描述：孤立性肺结节是指在CT影像上明显被包膜包裹，直径小于3cm的圆形或卵圆形病变。在肺癌早期诊断中具有重要意义。然而，困难的是对于肺结节的良恶性鉴别。目前的医学诊断方法多依赖于经验式判断，因此往往由于医生个人经验和技能水平的不同而出现误诊率高的问题。为了提高诊断准确率，需要借助先进的统计分析模型来完成诊断任务。Bayes分析是一种全概率公式的推导过程，它可以在现有的统计数据的基础上，通过先验概率和似然概率的处理，得到后验概率的估计值。医学诊断场景中，Bayes分析可以应用于疾病的诊断、肿瘤的治疗方案设计等领域。在本次任务中，你需要完成对于Bayes分析在孤立性肺结节CT诊断中的应用的探究与研究，并撰写一份相关报告。具体要求如下：任务要求：1.综述Bayes分析的理论与应用。2.对于孤立性肺结节CT诊断的历史与研究现状进行调研。3.探究Bayes分析在孤立性肺结节CT诊断中的应用，包括其优缺点、影响因素以及相关技术实现。4.使用实际数据进行Bayes分析建模，并对建模结果进行分析与解释。5.撰写一份基于Bayes分析的孤立性肺结节CT诊断报告，包括研究背景与目的、方法与数据、结果与分析以及结论与展望等章节。6.提供综述、调研报告、建模代码以及分析报告等必要材料。参考文献：1.Huang,J.,Liang,Z.,Li,Z.,&Tan,S.(2020).PathologicalcompleteresponsetoneoadjuvantchemotherapyandtheprognosisofpatientswithclinicalT2–3N0M0non–smallcelllungcancer.Journalofthoracicdisease,12(5),2103.2.Chang,B.,&Gokmen-Polar,Y.(2019).DualenergyCTapplicationsinlungcancer.Currentradiologyreports,7(6),27.3.Pradhan,A.D.,Hebbring,S.J.,Wei,W.Q.,&Karnes,J.H.(2018).Bayesianmethodologyforbiomarker-drivenenrichmenttrialdesign.Statisticsinmedicine,37(28),4378-4390.4.Tsai,H.Y.,Li,C.C.,Lee,P.L.,&Lee,Y.H.(2019).RiskestimationoflungcancerrecurrenceusingBayesiannetworks.PatternRecognitionLetters,124,4-12.