基于数据挖掘的CRC肠道菌群营养干预可行性分析

随着智能技术与医疗健康领域融合的加深,正在不断提升着医疗服务水平。科学研究已经证明:结直肠癌的发生与肠道菌群存在密切关系。将人工智能运用在结直肠癌(CRC)肠道菌群营养干预上,可以帮助优化资源分配,提高医疗各环节的效率,提升诊疗效果。本文以五种常见肠道菌群为基础,结合数据挖掘的K-Means和Apriori算法,分析了基于数据挖掘的CRC肠道菌群营养干预的可行性。

一种改进型Adaboost算法的人脸检测

原有的Adaboost算法在复杂背景及光源下,很容易出现人脸的误检问题,从而使人脸误检率较高。人脸相似区域的样本难以分类,导致出现权重过拟合现象使检测率降低。针对这些问题,本文提出了一种YCbCr肤色区域分割+改进型Adaboost算法的人脸检测算法。采用肤色区域分割排除复杂背景及光源的影响,将权重更新与正负样本误检率相结合,抑制人脸相似区域的权重过拟合现象,同时引入符合人脸的Haar-Like特征进一步提高检测率。通过实验证明,本文提出的算法在人脸检测中提高了检测率,降低了误检率和检测所需时间。