23、生物医学与模糊系统在疾病检测中的应用

生物医学与模糊系统在疾病检测中的应用

1. 生物医学多关系学习框架

在生物医学应用领域，现有的方法根据数据起点（图像或临床数据）在不同层面开展工作。而提出的多关系学习框架将图像的形态结构数据和临床数据相结合，旨在进一步挖掘数据间的关系。

1.1 框架内容

该框架主要涉及两个方面的拓展：
- 临床数据拓展 ：在刺激方案和健康状况定义中考虑更多参数，丰富临床数据集合。
- 图像处理模块拓展 ：从卵母细胞图像以及受精后卵裂球和胚胎图像中提取更多特征。

1.2 未来工作规划

未来的工作将围绕以下几点展开：
- 继续拓展临床数据，纳入更多参数。
- 进一步完善图像处理模块，以提取更多细胞图像特征。
- 开展全面的实验阶段。

以下是未来工作的流程图：

graph LR
    A[拓展临床数据] --> B[完善图像处理模块]
    B --> C[开展实验阶段]

2. 数据驱动的模糊系统在乳腺癌检测中的应用

疾病检测常可形式化为决策问题，需融合不确定信息。模糊逻辑是处理不完美信息的有效方法，模糊系统基于规则，能为决策提供依据。

2.1 模糊系统基础

• 模糊逻辑与模糊集 ：模糊逻辑是对人类处理不完美信息能力的形式化和机械化，基于模糊集理论。模糊集的元素