12、生物医学与健康信息学中的机器学习及元启发式算法在文本挖掘中的应用

生物医学与健康信息学中的机器学习及元启发式算法在文本挖掘中的应用

1. 生物医学与健康信息学中的机器学习应用

在生物医学与健康信息学领域，机器学习发挥着至关重要的作用，众多研究聚焦于利用机器学习技术解决各类实际问题。

1.1 疾病预测与诊断

• 癌症相关研究 ：有研究致力于使用机器学习技术进行乳腺癌的预测分析，通过对大量数据的挖掘和分析，为癌症的早期诊断提供支持。同时，在皮肤癌分类方面，卷积神经网络被广泛应用，通过对皮肤图像的分析实现准确分类。例如，有研究利用智能手机和移动图像分析技术进行可访问的黑色素瘤检测，提高了癌症检测的便捷性和准确性。
• 心脏病预测 ：一些研究采用k - 最近邻和遗传算法对心脏病进行分类，也有使用k - 最近邻和粒子群优化算法来预测心脏病，为心脏病的早期预防和诊断提供了有效的方法。

1.2 医疗数据挖掘

• 特征优化与选择 ：通过改进的k - 最近邻算法进行特征优化，提高算法的性能。在特征选择过程中，遗传算法（GA）采用过滤和包装两种主要方法，挖掘数据特征的相关性，评估解决方案的有效性。
• 决策树算法应用 ：决策树算法在医疗数据挖掘中也有广泛应用，如对医疗操作中的数据进行挖掘分析，为临床决策提供依据。

1.3 医疗图像分析

• 慢性伤口图像分析 ：利用粒子群优化技术对慢性伤口图像