莫菲特癌症中心使用机器学习加速癌症研究
MATLAB 提供了所有必要的工具，助您成功将 AI 应用于成像和影像组学。MATLAB 已用于数据预处理、去噪和图像分割等任务。
关键成果
- 用于机器学习和深度学习的 MATLAB 工具可帮助肿瘤学家在研究新的癌症治疗、预后和诊断方法时加速科学发现
- 机器学习使得从患者数据（包括成像、基因组数据和病史）中提取关键特征成为可能，从而改进诊断准确性和个性化治疗计划
- 使用 MATLAB 工具实现 AI 可解释性和基于物理学的方法，再结合行为科学，可以增强 AI 在癌症治疗中安全应用的稳健性
莫菲特癌症中心是一家处于前沿领域的医疗保健机构，该机构使用数学肿瘤学、计算机科学和信息学来研究和治疗癌症。研究癌症的治疗需要大量数据，涵盖病史、成像和基因组数据。莫菲特癌症中心的肿瘤学家将机器学习和深度学习应用于这些数据，以提取仅凭一名医生无法察觉的信息和模式。
莫菲特癌症中心的肿瘤学家使用 MATLAB® 工具进行患者数据清洗和机器学习。更具体地说，他们使用这些工具执行数据预处理、图像去模糊和去噪、特征提取和图像分割。这样，医生就能够更准确地做出诊断，并针对不同患者制定个性化治疗计划。
借助面向机器学习和行为科学的 MATLAB 可解释性工具，莫菲特癌症中心的研究人员正在致力于提高 AI 的透明度和稳健性，从而确保利用相关数据提升医生的业务能力。这些步骤有助于限制 AI 偏差，并且能够使这些工具在医学领域得到可靠的应用。
