Журнал печени: болезни и трансплантация

Détection des syndromes cliniques imminents du carcinome hépatocellulaire en mettant en œuvre la fonctionnalité hiérarchique du processus de sélection basé sur un algorithme d'optimisation amélioré

Liqing Ma, Jianmei Wang

Le carcinome hépatocellulaire ou HCC a été classé comme une tumeur maligne. Les symptômes du HCC sont cachés et ne reçoivent pas d'aides thérapeutiques primaires. Par rapport à d'autres centres de médecine, la médecine traditionnelle chinoise (MTC) peut détecter les symptômes du HCC et le guérir. Cette étude a présenté une nouvelle méthode améliorée de colonie d'abeilles artificielles (ABC) afin de trouver les syndromes existants du HCC. Dans la première étape, nous avons formé la démonstration des caractéristiques hiérarchiques en utilisant des modèles d'arbre à trois couches. Les symptômes et le nombre positif d'une maladie sont les nœuds de feuille et la racine de l'arbre, tandis que la caractéristique du syndrome de la couche interne est extraite d'une gamme de symptômes apparus. Dans la deuxième étape, dans l'espace de caractéristiques nouvellement réduit, nous avons utilisé un modèle amélioré sur la base de l'algorithme proposé afin d'étudier les syndromes optimaux. Selon les résultats obtenus de la sélection des caractéristiques, nous avons extrait les relations habituelles des symptômes et des syndromes du système bayésien. Dans cette étude menée, nous avons composé divers symptômes. En appliquant la méthode suggérée, nous avons reconnu de nombreux syndromes qui améliorent la précision de détection. Enfin, afin de montrer le lien commun entre les symptômes et le niveau du syndrome, nous avons utilisé la méthode bayésienne. Les résultats ont démontré que notre modèle de calcul suggéré a la capacité d'intensifier le processus de détection du CHC.