Resumen

En la radioterapia, la ubicación del área objetivo es muy importante. Si el área objetivo es pequeña, el tratamiento no es completo, por lo que la ubicación del área objetivo suele ser más grande que el sitio canceroso real. Sin embargo, el daño de la radioterapia a las células normales es el mismo. Para reducir al máximo el daño al cuerpo, necesitamos completar el área objetivo más adecuada. Este artículo utiliza una máquina de vectores de soporte multikernel ponderada adaptativa, que resuelve el problema de los parámetros en la máquina de vectores de soporte multikernel tradicional. La nueva AW-SVM puede ajustar los pesos del kernel de forma adaptativa. Realizamos nuestro experimento en el conjunto de datos de resonancia magnética abdominal, utilizando DSI como indicador de evaluación, y los resultados experimentales mostraron su excelente rendimiento de clasificación. El valor mínimo de DSI en todos los resultados es 0.9654 (más de 0.7 es aceptable).

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Radioterapia; área objetivo; Ubicación; Daño; Células normales; Máquina de vectores de soporte multikernel ponderada adaptativa
• Keywords:Radiotherapy; Target area; Location; Damage; Normal cells; Adaptive weighted multikernel support vector machine