37、基于对数相似度测量的癌症自动检测方法

基于对数相似度测量的癌症自动检测方法

1. 癌症概述

癌症是全球范围内极为关键的健康问题,不同类型的癌症有着不同的特点和影响。
- 食管癌 :食管是连接口腔和胃的肌肉性中空管状结构,当食管内壁组织恶变时,就会引发食管癌。食管癌是全球最致命的癌症之一,男性比女性更易受影响。饮酒、吸烟、特定饮食习惯、肥胖以及胃食管反流病等是引发食管癌的主要因素。
- 脑癌 :脑成像作为医学图像处理的一个子领域,在脑癌诊断中起着重要作用。通过融合患者大脑图像与其他大脑图像或通用图像框架,可以实现大脑整体的融合,并且可利用大脑中的可识别地标对粗略融合进行补偿和修正,以应对手术或患者其他状况导致的解剖结构变形。
- 肺癌 :肺癌是全球主要的癌症之一,死亡率极高。男性约 85%、女性约 75%的肺癌由吸烟引起。肺癌的生存率与发现时的肿瘤大小密切相关,早期发现有助于提高治疗成功率。
- 乳腺癌 :乳腺癌是美国女性中除皮肤癌外最常被诊断出的癌症,预计在未来几十年将成为主要死因。早期发现和适当治疗可以降低乳腺癌的死亡率。乳腺钼靶检查是一种专门的 X 射线检查,用于检测女性乳腺疾病,但早期乳腺癌的检测较为困难,因为小肿瘤和微钙化与正常腺体组织相似。小波变换在乳腺钼靶图像去噪和微钙化检测方面表现出色。
- 结肠癌 :结肠癌的早期形式是结肠息肉,男性与女性的死亡比例约为 10:9.2。早期诊断是预防结肠癌的唯一有效方法,结肠息肉、出血性结肠、溃疡性结肠炎、克罗恩病和乙状结肠等疾病是结直肠癌的主要诱因。

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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