15、自然启发计算算法在癌症检测与诊断中的应用

自然启发计算算法在癌症检测与诊断中的应用

1. 研究背景与目标

近年来，机器学习技术日益流行，自然启发计算（NIC）技术受到了研究人员的广泛关注。NIC 是人工智能的一个领域，它将自然现象的知识转移到工程系统中，具有广泛的适用性，涵盖计算智能、查询优化、疾病诊断等多个领域。

在疾病诊断方面，尤其是癌症诊断，具有重要意义。癌症是一类慢性、致命的疾病，对人类的身心健康造成严重影响。不同类型的癌症在男性和女性中分布有所不同，例如男性常见的有前列腺癌、肺癌等，女性则多受乳腺癌、宫颈癌等影响。并且，癌症的发生与多种风险因素相关，如生活方式、遗传易感性和环境因素等。

2. 肺部 X 光图像处理与分类

• 图像预处理 ：为了提高 X 光图像的质量，采用了中值审查、直方图均衡化和强度调整等方法对原始图像进行预处理。然后通过提取感兴趣区域（ROI）特定特征并应用计算技术进行自动分类，定位肺部 ROI。
• 图像分类 ：应用软计算方法对 X 光图像进行自动分类。增强后的图像能够更清晰地显示受影响区域，有助于更好地进行预测。同时，通过自适应分割技术将改进后的 X 光图像用于 ROI 估计。在特征提取之前，使用分割技术去除数据集中非肺部特定的部分。
• 特征提取与缩放 ：对图像进行分割后，提取了一系列特征，如方向梯度直方图（HOG）、纹理、不变矩和 ROI 强度属性等。之后采用特征缩放（归一化）策略提高检测准确性，医疗专业人员可以利用归一化后的特征评估疾病的严重程度。
• 深度学习