31、机器学习在乳腺癌预测与土壤分类中的应用

机器学习在乳腺癌预测与土壤分类中的应用

1. 乳腺癌检测与机器学习应用

1.1 乳腺癌检测的重要性

乳腺癌是一种致命疾病，虽然各方面都非常复杂，但早期检查能使其诊断变得相对容易。提前发现癌症或肿瘤可以挽救许多人的生命，或延长患者的寿命。

1.2 乳腺癌检测的方法

1.2.1 检测层面

• 图像检测法 ：先检测可能包含淋巴或其他异常细胞的可疑斑块（图像），然后确认或排除癌症的存在。
• 数据分析法 ：从数据集、患者病史（可能包括新出现的症状）中检测和分类癌症。

1.2.2 医学成像方式

医学成像有助于检测个体的疾病，这些成像属于医学图像，对人体有一定侵入性。它能让我们在不进行手术或其他侵入性操作的情况下观察体内情况，是诊断和治疗患者的有力工具，主要目的是全面了解人体从轻微疾病到癌症等各种异常情况。未来的医疗系统有望包含全自动智能医学图像诊断系统。

1.3 相关研究的文献综述

<

研究者	数据集	ML算法	准确率（%）
Kumar 等	WBC	NB, SVM	94.5