Journal of Liver: Krankheit und Transplantation

Erkennen drohender klinischer Syndrome des hepatozellulären Karzinoms durch Implementierung der hierarchischen Funktion des Auswahlprozesses basierend auf einem verbesserten Optimierungsalgorithmus

Liqing Ma, Jianmei Wang

Das hepatozelluläre Karzinom (HCC) wurde als bösartiger Tumor eingestuft. Die Symptome des HCC sind verborgen und erhalten keine primäre therapeutische Hilfe. Im Vergleich zu anderen medizinischen Zentren kann die traditionelle chinesische Medizin (TCM) die Symptome des HCC erkennen und heilen. Diese Studie hat eine neue, verbesserte Methode mit künstlichen Bienenvölkern (ABC) vorgestellt, um bestehende Syndrome des HCC zu finden. Im ersten Schritt haben wir die hierarchische Merkmalsdemonstration mithilfe von dreischichtigen Baummodellen erstellt. Die Symptome und die positive Zahl einer Krankheit sind Blattknoten und Wurzel des Baums, während das Syndrommerkmal der inneren Schicht aus einer Reihe von aufgetretenen Symptomen herausgezogen wird. Im zweiten Schritt haben wir im neu verkleinerten Merkmalsraum ein verbessertes Modell auf der Grundlage des vorgeschlagenen Algorithmus verwendet, um die optimalen Syndrome zu untersuchen. Entsprechend den erhaltenen Ergebnissen der Merkmalsauswahl haben wir die üblichen Beziehungen zwischen Symptomen und Syndromen aus dem Bayes-System extrahiert. In dieser durchgeführten Studie haben wir verschiedene Symptome zusammengesetzt. Durch Anwendung der vorgeschlagenen Methode haben wir viele Syndrome erkannt, die die Erkennungsgenauigkeit verbessern. Um den gemeinsamen Zusammenhang zwischen Symptomen und Syndromniveau aufzuzeigen, haben wir schließlich die Bayes-Methode verwendet. Die Ergebnisse zeigten, dass unser vorgeschlagenes Berechnungsmodell in der Lage ist, den Erkennungsprozess von HCC zu intensivieren.