43、基于机器学习的乳腺癌检测方法比较分析

基于机器学习的乳腺癌检测方法比较分析

1. 研究背景与目标

利用现有数据和模型来增强乳腺癌检测系统是一种成功的方法。本研究的主要目标是比较使用卷积神经网络的机器学习方法在乳腺癌诊断中的应用，同时基于对各种计算方法优缺点的衡量，使用真实世界的数据集对这些工具进行性能评估。研究旨在开发更可靠、准确的乳腺癌检测和预后诊断工具，通过深入研究不同的计算机处理方法，确定其有效性，并阐明其在临床环境中的适用性，以提高乳腺癌诊断和治疗的护理标准和患者预后。

2. 相关研究综述

众多学者在乳腺癌诊断的机器学习领域开展了大量研究：
- Fatima对几种用于乳腺癌预测的机器学习技术的有效性和可用性进行了深入研究。
- Darweesh等人提出了一种专门用于早期乳腺癌检测的复杂分层机器学习分类系统，以提高诊断准确性。
- Haq等人利用临床数据，结合监督和无监督特征选择算法，探索乳腺癌检测领域，改进诊断方法。
- Hussain等人使用重建独立成分分析（RICA）混合特征开发了一种自动诊断乳腺癌的方法，提高了诊断准确性。
- AS和Christ引入GBDTMO作为早期乳腺癌识别和分类的新工具，为该领域带来了新的诊断能力。
- Kannappan等人创建了一种基于数据增强的复杂乳腺肿瘤分割方法，利用生成对抗神经网络实现医学图像中肿瘤的准确定位。
- Naseem等人提出了一种使用集成分类器自动检测乳腺癌的系统，展示了机器学习对临床决策的支持作用。
- 还有学者利用复杂的集成分类器和线性判别分析对乳腺癌进行了全面分析，强调了计算工具在提高诊断准确性方面的关键作用。

此外，还有一些研究涉及其他领域：