8、早期乳腺癌检测与睡眠阶段分类的研究进展

早期乳腺癌检测与睡眠阶段分类的研究进展

在医疗领域，早期乳腺癌的检测和睡眠障碍的诊断一直是备受关注的重要课题。近年来，随着机器学习和数据挖掘技术的不断发展，这些领域取得了显著的进展。本文将深入探讨利用机器学习算法进行早期乳腺癌检测以及基于脑电图信号的睡眠阶段分类的相关研究。

早期乳腺癌检测研究

相关技术综述

在乳腺癌检测方面，已经有多种技术被广泛研究和应用。支持向量机（SVM）通过特征选择和分类，以及遗传算法、人工神经网络（ANN）等方法，都在提高乳腺癌检测的准确性方面取得了一定的成果。例如，改进的 ANN 可将乳腺癌数据集分为良性和恶性两类。此外，利用决策树算法对 SEER 数据库进行研究，预测乳腺癌生存率的准确率达到了 0.7678。Delen 等人还将 ANN 和 C5 决策树结合，扩展了预测模型，其中 C5 的精度为 93.6%，ANN 的准确率为 91.2%。

不同的技术在乳腺癌检测中各有优势：
- 机器学习 ：作为人工智能的一个子集，机器学习通过对大量数据集的训练，旨在提供能够预测未知数据集结果的强大模型。在医学领域，尤其是癌症研究中，快速积累的基因组数据和临床数据库为机器学习的应用做出了显著贡献。它可以通过学习乳腺钼靶、基因组和临床特征，支持癌症易感性、复发和生存的预测。SEER 数据集收集了美国大量人口的癌症发病率和生存信息，已被证明是预测多种癌症（如乳腺癌和肺癌）生存情况的重要手段。
- 随机森林 ：是一种由多个随机回归树组成的分类技术。多个树的输出被组合以生成回归的聚合结果。在创建每棵树时，还会利用随机变量来决定分割点，每棵树会考虑不同的随机