在临床应用中,我们处理问题需要快速和客观的方式来解决。然而,人类观察是受内部(观察者未来形式)和外部(通常是独立于观察者)的影响。分类的客观性受到人类感官的感受性影响的经验或水平的训练,心理条件(疲劳、快点,等等),以及外部条件(照明、破坏性的噪音,等等)。整个识别过程失败的感知问题。识别过程本身,也受上述影响条件下,可能会导致减慢和/或导致错误的诊断。
新的计算机方法在医疗各种问题变得至关重要。数学信息分析、建模和计算机模拟成为标准工具支撑当前的快速进步与发展中计算智能。我们正在见证一个激进的改变技术已经融入系统,解决医学的核心,包括在走动的病人护理和住院环境,预防疾病,促进健康,康复、家庭护理。计算智能是广泛使用的医疗诊断和治疗病人的支持,医疗服务的质量的评估,和增强的决策、造型、仿真和医学研究。计算机支持的患者信息的分析和实现计算机辅助诊断和治疗系统增加分析的客观性和加速病理变化的响应。
这个特殊的问题包括5篇文章。随后论文共分成3组。
第一个使用数学工具在数据分析。一个乳腺癌计算机辅助诊断系统提出了Abdel-Qader和Abu-Amara。他们已经实现了独立分量分析和模糊分类器来识别和标签可疑地区乳房x光片。
估计方法提出了Mital和Pidaparti确定乳腺肿瘤参数使用表面温度剖面可能获得的红外温度记录。估计方法包括利用人工神经网络和遗传算法的进化算法。人工神经网络用于地图肿瘤深度的关系,肿瘤大小,和热生成理想化的乳房的温度曲线模型。遗传算法估计肿瘤参数(深度、大小和热代)通过最小化一个适应度函数涉及温度资料得到模拟数据或临床数据。
第二组采用建模技术为支持的评估或决策问题。
劳等人已经实现的计算流体动力学技术来调查不平等的大脑前动脉的血流动力学影响流率前大脑前动脉(ACA-ACOM)沟通分岔。使用一个理想化的二维对称ACA-ACOM几何模型的流场和壁面切应力(WSS)分叉区域评估为脉动的流入左到右流动比率。
基于模型的方法复制个人心率信号期间获得倾斜测试提出的Le罗尔等。一个新的生理模型适应这个问题和耦合自主神经系统,心血管系统和全球心室力学。进化算法是用于特定参数的识别,为了繁殖期间心率信号获得倾斜测试。该方法能够繁殖的主要组件观察心率信号和代表一个基于模型的解释这些信号的第一步。
第三组,从事骨科,开发实验和数值方法探讨植入物周围的应力产生和骨螺钉。Chaudhary等人提出了一个有限元模型的创建一个人类下颌骨parasymphyseal地区固定骨折。然后一直在解剖学上加载的下颌模型。接下来,固定板上产生的力得到了简化的螺丝和转移到另一个螺钉植入的有限元模型嵌入一块trilaminate皮质的材料特性和松质骨。螺钉植入物周围的骨的应力比较不同螺杆构型。