粗糙集理论辅助现代医疗诊断研究综述

粗糙集理论辅助现代医疗诊断研究综述

论文摘要

传统医疗面临着信息繁杂且冗余的问题,医学图像的清晰度也达不到标准,这种情况下,传统医疗同粗糙集理论相结合,可以有效地对数据属性约简,得到利于诊断的信息;医学图像的后期处理也可保留感兴趣的图像。近年来,对于人工智能的研究热度只增不减,粗糙集和各种数据挖掘算法相结合的思路不断应用在医学方面,对于医疗诊断提供了新的想法,也提高了诊断精度,为智能医疗提供了新的可能。对近十年粗糙集理论应用于医学方面的研究进行比对分析与展望。

论文目录

  • 1 前言
  • 2 粗糙集基本理论
  •   2.1 知识表达系统
  •   2.2 上近似集与下近似集
  •   2.3 属性约简
  • 3 粗糙集理论在国外医疗诊断领域中的应用
  • 4 粗糙集理论在国内医疗诊断领域中的应用
  • 5 粗糙集理论在医疗其他方面的应用
  • 6 研究展望
  • 7 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 高静,程铭

    关键词: 粗糙集理论,医疗诊断,医疗图像,数据挖掘

    来源: 科技与创新 2019年11期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,医药卫生科技,信息科技

    专业: 生物学,生物医学工程,自动化技术

    单位: 首都经济贸易大学

    基金: 北京市教育委员会项目“利用深度信念网络学习的北京市老年医疗服务体系发展研究”(编号:SM201810038005),首都经济贸易大学2018教改项目“计算机类课程教育信息化方法的研究与实践”(编号:00791854210160)

    分类号: TP18;R318

    DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2019.11.009

    页码: 25-27+29

    总页数: 4

    文件大小: 1627K

    下载量: 163

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