36、肺癌诊断的生物传感器方法综述

肺癌诊断的生物传感器方法综述

1. 引言

如今,肺癌、乳腺癌和结直肠癌是全球癌症相关死亡的主要原因。在过去几十年里,癌症的发病率和死亡率逐年上升,尽管目前的检测方法存在诸多争议,但肺癌仍是导致死亡最常见的癌症。

在不同地区,肺癌的致死情况有所差异。在大波兰地区,肺癌在男性死亡原因中占比最高,达17%;而女性中乳腺癌致死率最高,为23%。20年前,马来西亚肺癌死亡率为20.9%,其他类型癌症仅941例。尽管女性肺癌检测率远低于男性,但自1996年以来,亚洲女性肺癌死亡率显著上升,成年人约为3.5%,青少年约为0.6%。目前,马来西亚男性致命肺癌发病率为26.25%,女性约为12.26%,分别位居世界第69位和第38位。根据世界卫生组织2014年的数据,肺癌是马来西亚仅次于乳腺癌的第二大死因,导致4088人死亡,男女发病率均为每10万人中有19.1例,占总死亡人数的3.22%。2014年,共有4403名患者被诊断为肺癌,其中男性3240人,女性1163人。2017年的数据显示,肺癌死亡人数增至4644人,占总死亡人数的3.36%,每10万人中估计死亡19.29人,马来西亚在世界排名第62位。

癌症始于细胞异常增殖,异常细胞会侵入附近组织并扩散到身体其他部位。目前,由于对肺癌早期检测的认识不足,导致死亡率不断上升。因此,通过早期筛查在疾病早期进行诊断至关重要。当前,检测癌症的筛查方法包括磁共振成像(MRI)、计算机断层扫描(CT)、正电子发射断层扫描、胸部X光、痰细胞学检查和超声检查等。然而,这些检测方法存在成本高、耗时长的问题,而且使用辐射可能影响患者健康,频繁使用存在危险。此外,肺癌诊断也可通过血液、蛋白质、DNA、唾液和活检组织等生物样本进行,但这些方法需要患者签署同意书,且耗时

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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