仿生算法检测乳腺癌的早期迹象

根据发表在《科学》杂志上的一项新研究，一种基于生物过程的计算机算法可以用于更有效地检测乳腺癌国际创新计算与应用杂志。印度的一个团队对早期的仿生算法进行了改进，开发了粒子群优化和萤火虫算法，提高了多达2%的检测准确率，达到97%的准确率。

新德里王公阿格拉森理工学院的Moolchand Sharma和Shubbham Gupta以及哈里亚纳邦穆塔尔市的Deenbandhu Chhotu Ram科技大学的Suman Deswal解释了这一点乳腺癌在世界各地，妇女的死亡率是第二高的，并在逐年上升。早期发现是及时干预的关键，可改善预后和减少妇女过早死于这种疾病的数量。

该团队指出，近年来已经研究了许多不同类型的计算机算法，目的是找到一种方法，使乳房x线照片的检测过程自动化，提高阳性检测，降低筛查程序的假阳性结果。他们的聚合算法受到生物过程的启发，已经在威斯康星乳腺癌(诊断)数据集的存档数据上进行了测试，结果显示其准确率至少达到93%。通过添加一个随机森林分类器，准确率可以提高到97%。

该团队指出，仍有进一步优化和改进的空间精度也许通过更多地关注扫描图像中的关键特征的识别，比如纹理和平滑度。他们还补充说，同样的方法可以很容易地扩展到其他疾病的诊断，通过在适当的数据上训练算法，就像他们训练他们的算法一样算法关于乳腺癌的数据。

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