75、机器学习在乳腺癌检测与集群性能优化中的应用

机器学习在乳腺癌检测与集群性能优化中的应用

机器学习算法在乳腺癌检测中的应用

在医疗领域，利用机器学习技术检测乳腺癌是一个重要的研究方向。下面介绍几种常见的机器学习算法及其在乳腺癌检测中的应用。

常见机器学习算法

• 逻辑回归（Logistic Regression） ：这是一种分类算法，属于监督式机器学习技术。它主要用于估计二元输出，即事件发生（1）或事件不发生（0）。例如在乳腺癌检测中，可以判断是否患有乳腺癌。
• K - 近邻算法（K - Nearest Neighbors） ：用于分类和回归功能。它是一种非参数技术，数据测试点的分离依赖于最近的训练点数据。在乳腺癌检测中，可以根据样本的特征找到最相似的样本进行分类。
• 支持向量机（Support Vector Machine） ：是一种受监管的人工智能计算方法，在识别问题中表现出色，可用于从数据中学习分类和回归规则。

基于机器学习的浸润性导管癌检测系统

为了检测浸润性导管癌（IDC），提出了一种使用机器学习的系统，具体步骤如下：
1. 数据准备 ：选择了162名被诊断为IDC的患者数据集，其中113张组织病理学切片用于训练，49张切片独立测试。
2. 模型构建 ：使用卷积神经网络（CNN）构建分类器，以TensorFlow为后端，对图像进行分类，判断是否为IDC。
3. 性能评