【摘 要】
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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
【基金项目】
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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)
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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。
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