人工智能在肺癌影像基因组学方面的研究与进展

基于人工智能技术的影像基因组学在肺癌的个性化治疗和精准医学等方面都显示出巨大的潜力,为肺癌的智能诊断与预后预测提供了重要的理论基础和技术支撑。为了更加深入有效的探索和广泛的应用,详细描述了人工智能方法在肺癌影像基因组学领域用于诊断与预后的相关研究进展。首先介绍了人工智能在影像基因组学中的角色与应用,以及人工智能技术在肺癌影像基因组学的主要研究方向,分别从肺癌基因表型识别、影像基因双向相关分析、预后预测三个方面进行了综述,并且评估了放射组学与深度学习算法在每个问题中的优缺点以及面临的问题和挑战。其次,总结了智能影像基因组学现阶段面临的主要挑战,并对未来的研究方向做出了展望。基于人工智能的影像基因组学在肺癌诊断、生存复发预测、疗效反应评估和了解肿瘤生物学机制等方面虽然取得了一定的进展,但还需要结合实际的临床需求,建立一种统一、标准、完善的计算机辅助临床程序,进一步探讨人工智能在肺癌影像基因组学中研究成果应用的可解释性、可重复性和普遍性验证,为肺癌的智能化诊疗与评估提供保障。

基于脉冲算法的多智能体系统编队牵制控制

在有向动态网络结构下,利用平均脉冲间隔分别研究带有同步脉冲、不活跃脉冲及失步脉冲的领导者时变编队控制问题;将领导者时变编队控制问题和跟随者时变牵制控制问题分别转换为渐近稳定性问题,并为3种脉冲情况下的领导者渐近稳定性问题提出统一格式的准则;结合该准则提出一个充分条件,进而证明基于脉冲算法的领导者的状态能够实现时变编队控制,同时跟随者的状态收敛到领导者形成的凸包。结果表明:基于脉冲算法的线性多智能体系统可以实现编队牵制控制;数值仿真实例验证了结果的有效性。