21、物联网与机器学习助力乳腺癌诊断

物联网与机器学习助力乳腺癌诊断

1. 研究背景与意义

在当今医疗领域，乳腺癌的早期准确诊断对于治疗和患者康复至关重要。然而，现有的技术在早期乳腺癌的识别上存在不足，众多女性深受这一潜在危险疾病的困扰。因此，开发一种精准且高效的乳腺癌诊断方法迫在眉睫。物联网（IoT）的发展为医疗环境带来了新的机遇，它能够结合数据挖掘和人工智能技术，对实时数据和历史数据进行分析，为乳腺癌的诊断提供有力支持。

2. 相关研究进展

• 物联网心电图监测系统 ：Yang等人设计了基于物联网的心电图监测系统，用于智能医疗保健，在乳腺癌诊断中表现出色。
• 机器学习策略 ：结合递归特征选择（REF）等机器学习策略，提升支持向量机（SVM）的性能。同时，还运用了LLBF、MRMR、BFO、relief、LASSO等技术以及两阶段特征选择方法。

3. 研究的关键贡献

• 早期诊断的必要性 ：强调了乳腺癌早期诊断的重要性，早期发现能显著提高患者的治疗效果和生存率。
• 物联网支持的检测 ：凸显了物联网在乳腺癌检测中的重要作用，它能实现数据的实时采集和传输，为诊断提供更准确的信息。
• 多种机器学习技术分类 ：运用多种机器学习技术对乳腺癌进行分类，提高诊断的准确性。

4. 物联网在医疗中的应用

物联网在医疗领域的应用前景广阔，它能够整