23、生物医学与乳腺癌检测中的数据驱动技术应用

生物医学与乳腺癌检测中的数据驱动技术应用

生物医学多关系学习框架

在生物医学应用领域，现有的方法根据数据起点（图像或临床数据）在不同层面开展工作。而提出的多关系学习框架将图像的形态结构数据与临床数据相结合，旨在进一步挖掘数据间的关系。

为了提升该框架的性能，未来工作有以下方向：
- 扩展临床数据 ：在刺激方案和健康状况定义中考虑更多参数。
- 拓展图像处理模块 ：从卵母细胞图像以及受精后跟踪卵母细胞发育的其他图像（如合子和胚胎图像）中提取更多特征。
- 开展详尽实验 ：对框架进行全面测试和验证。

下面用 mermaid 流程图展示未来工作的主要方向：

graph LR
    A[未来工作] --> B[扩展临床数据]
    A --> C[拓展图像处理模块]
    A --> D[开展详尽实验]

数据驱动的模糊系统在乳腺癌检测中的应用

疾病检测背景与需求

早期检测疾病对提高治疗成功率至关重要，而疾病检测常可归结为一个二元决策问题。然而，信息的不完整、不精确、碎片化、不可靠、模糊和矛盾等不确定性因素，使得即使是医学专家也难以做出最终诊断。因此，过去几十年里开发了许多计算机化诊断工具来辅助医生解读数据。

一个理想的诊断工具应具备以下三个特点：
|特点|描述|
| ---- | ---- |
|正确分类率（CR）|尽可能