基于膜计算的癌症数据挖掘研究

薛洁; 李登旺; 黄浦; 刘希玉; 赵玉祯

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基于膜计算的癌症数据挖掘研究

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随着对计算、通信、存储和大数据需求的不断扩大,硅基计算机的基础——冯•诺依曼架构面临巨大挑战。各国竞相投入大量人力、物力和财力探索新的计算范式,如生物启发计算、纳米计算等。膜计算是生物启发计算的重要分支,2003年即被列为计算机科学的前沿研究领域,其根据细胞分裂机理,可产生无穷多空间,以空间换时间,从而,从根本上提高计算性能。然而,目前研究的膜结构多为简单的树状或网状,并且结构和对象多为单一变化且不具备自动寻优能力。另一方面,随着多模态医学成像、治疗设备和数据存储共享技术的飞速发展,临床上海量的患者图像数据逐渐积累起来,使得由专业医生进行的人工分割耗时长、准确率下降。而自动处理算法,受限于数据量大、图像对比度低、个体间形态结构差异大等因素,计算效率及准确度不高。

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来源
《中国科技成果》 |2023年第6期|8-9|共2页
作者
薛洁; 李登旺; 黄浦; 刘希玉; 赵玉祯;
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作者单位

山东师范大学山东省医学物理图像处理技术重点实验室;

山东济南250358;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
计算机科学; 膜计算; 图像数据; 共享技术; 诺依曼; 图像对比度; 自动寻优; 医学成像;

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