模糊系统在医疗保健领域生物医学科学中的作用特刊客座编辑

由于生物医学数据具有弹性，人工神经网络（ANN）在生物医学和医疗保健领域面临挑战。这些数据需要一种以知识为中心的方法，而不是纯粹以数据为中心的方法。模糊系统可以有效处理医疗大数据中的模糊性，模拟人类的感知。这些系统可对各种医疗情况进行精确分析，中和疾病模式变化等不确定性。它们还支持根据健康属性对人群进行排序，有助于早期预后和预防医学。本特刊致力于关注模糊系统在医疗数据分析领域的最新进展和应用。它为研究人员提供了一个更有效地分享创新技术和方法的平台。通过本期杂志，我们希望激发讨论、促进合作，并在利用模糊系统对复杂的生物医学数据集进行更细致、更人性化的解释方面激发进一步的创新。随着技术的发展，医疗保健和诊断技术也在不断变化。纵观一系列创新方法，我们发现诊断领域明显倾向于深度学习和计算智能。例如，将计算智能用于分析 CT 图像以检测肺癌，以及使用极限学习机器算法对组织病理学图像中的肺癌进行分类的 XlmNet，都侧重于肺部疾病的早期检测。它们对复杂计算技术的依赖表明，我们正朝着更精确、更早期的诊断程序迈进。另一方面，我们还有像残差神经网络辅助单类分类这样的算法，专门用于在不平衡数据集中识别黑色素瘤。很明显，我们在有意识地努力解决类不平衡问题，这一直是医学图像分析中的一个障碍。心理健康和福祉也不甘落后。焦虑人群及其活动的智能分析 "和 "倦怠人群大脑图像的分类分析 "都强调了技术在理解和诊断心理健康问题中日益重要的作用。同样，肾脏疾病、视网膜问题、皮肤病变