肝臓ジャーナル: 病気と移植

改良された最適化アルゴリズムに基づく選択プロセスの階層的特徴を実装することにより、肝細胞癌の差し迫った臨床症候群を検出する

馬 力清、王 建美

肝細胞癌または HCC は悪性腫瘍として分類されてきました。HCC の症状は隠れており、主な治療薬がほとんどありません。他の医学センターと比較して、伝統的な中国医学 (TCM) は HCC の症状を検出して治療することができます。この研究では、HCC の既存の症候群を見つけるために、新しい改良された人工蜂のコロニー (ABC) 法を提示しました。最初の段階では、3 層のツリー モデルを使用して階層的な特徴のデモンストレーションを形成しました。病気の症状と陽性数はツリーの葉ノードとルートであり、内部層の症候群の特徴は、出現した症状の範囲から抽出されます。第 2 段階では、新しく縮小された特徴空間で、提案されたアルゴリズムに基づいて強化されたモデルを使用して、最適な症候群を調査しました。特徴選択の得られた結果に従って、ベイズ システムから症状と症候群の通常の関係を抽出しました。この実施された研究では、さまざまな症状を合成しました。提案された方法を適用することで、検出精度を改善する多くの症候群を認識しました。最終的に、症状と症候群レベルの共通の関連性を示すために、ベイズ法を使用しました。結果は、私たちが提案した計算モデルが HCC の検出プロセスを強化する能力を持っていることを実証しました。