Skip to main content

2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

Naturinspiriertes Computing in der Brustkrebsforschung: Überblick, Perspektive und Herausforderungen der modernsten Techniken

verfasst von : Ankita Sahu, K. K. Ajeeshkumar, Mudasir Nabi Peerzada, Manoj Kumar Yadav, Saurabh Verma

Erschienen in: Von der Natur inspirierte intelligente Datenverarbeitungstechniken in der Bioinformatik

Verlag: Springer Nature Singapore

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Zusammenfassung

Die naturinspirierte Informatik (NIC) ist ein relativ neues Konzept zur Entwicklung neuer Algorithmen zur Lösung komplexer Probleme basierend auf natürlichen Phänomenen. Es handelt sich um eine stochastische Suchtechnik, die erfolgreich in verschiedenen Anwendungen im medizinischen Bereich eingesetzt wird und überwiegend Lösungen für Probleme kleiner bis großer Bandbreite bietet. NIC ist ein aufkommender Ansatz, der verschiedene Informatiktechniken zur verbesserten Lösung komplexer Probleme bietet. Brustkrebs ist nach Hautkrebs die zweithäufigste Krebsart bei Frauen. Die Brustkrebsforschung steht aufgrund der hohen Sterblichkeitsrate im Mittelpunkt. Die großen Datenmengen, die bei Brustkrebs anfallen, können mit NIC-Methoden effizienter analysiert werden, um die Krankheit frühzeitig vorherzusagen. Ziel dieses Kapitels ist es, die Anwendung, Herausforderungen und Fortschritte der von der Natur inspirierten Informatik für die rechtzeitige Diagnose von Brustkrebs darzustellen und die Forschung in diese neue, trendsetzende Richtung zu motivieren.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Literatur
Zurück zum Zitat Best MG, Sol N, In ‘t Veld SGJG, Vancura A, Muller M, Niemeijer A-LN, Fejes AV, Tjon Kon Fat L-A, Huis In ‘t Veld AE, Leurs C, Le Large TY, Meijer LL, Kooi IE, Rustenburg F, Schellen P, Verschueren H, Post E, Wedekind LE, Bracht J, Wurdinger T (2017) Swarm intelligence-enhanced detection of non-small-cell lung cancer using tumor-educated platelets. Cancer Cell 32(2):238–252.e9. https://doi.org/10.1016/j.ccell.2017.07.004 Best MG, Sol N, In ‘t Veld SGJG, Vancura A, Muller M, Niemeijer A-LN, Fejes AV, Tjon Kon Fat L-A, Huis In ‘t Veld AE, Leurs C, Le Large TY, Meijer LL, Kooi IE, Rustenburg F, Schellen P, Verschueren H, Post E, Wedekind LE, Bracht J, Wurdinger T (2017) Swarm intelligence-enhanced detection of non-small-cell lung cancer using tumor-educated platelets. Cancer Cell 32(2):238–252.e9. https://​doi.​org/​10.​1016/​j.​ccell.​2017.​07.​004
Zurück zum Zitat Daelemans W, Hoste V, De Meulder F, Naudts B (2003) Combined optimization of feature selection and algorithm parameters in machine learning of language. In: Lavrač N, Gamberger D, Blockeel H, Todorovski L (Hrsg) Machine learning: ECML 2003. Springer, S 84–95. https://doi.org/10.1007/978-3-540-39857-8_10 Daelemans W, Hoste V, De Meulder F, Naudts B (2003) Combined optimization of feature selection and algorithm parameters in machine learning of language. In: Lavrač N, Gamberger D, Blockeel H, Todorovski L (Hrsg) Machine learning: ECML 2003. Springer, S 84–95. https://​doi.​org/​10.​1007/​978-3-540-39857-8_​10
Zurück zum Zitat Dey N, Bhateja V, Hassanien AE (2016) Medical imaging in clinical applications: algorithmic and computer-based approaches. Springer Dey N, Bhateja V, Hassanien AE (2016) Medical imaging in clinical applications: algorithmic and computer-based approaches. Springer
Zurück zum Zitat El-Gallad A, El-Hawary M, Sallam A, Kalas A (2002) Enhancing the particle swarm optimizer via proper parameters selection. In: IEEE CCECE2002. Canadian conference on electrical and computer engineering. Conference proceedings (Cat. No.02CH37373) Bd 2, S 792–797. https://doi.org/10.1109/CCECE.2002.1013043 El-Gallad A, El-Hawary M, Sallam A, Kalas A (2002) Enhancing the particle swarm optimizer via proper parameters selection. In: IEEE CCECE2002. Canadian conference on electrical and computer engineering. Conference proceedings (Cat. No.02CH37373) Bd 2, S 792–797. https://​doi.​org/​10.​1109/​CCECE.​2002.​1013043
Zurück zum Zitat Favaretto D, Moretti E, Pellegrini P (2009) On the explorative behavior of MAX–MIN ant system. In: Stützle T, Birattari M, Hoos HH (Hrsg) Engineering stochastic local search algorithms. Designing, implementing and analyzing effective heuristics. Springer, S 115–119 https://doi.org/10.1007/978-3-642-03751-1_10 Favaretto D, Moretti E, Pellegrini P (2009) On the explorative behavior of MAX–MIN ant system. In: Stützle T, Birattari M, Hoos HH (Hrsg) Engineering stochastic local search algorithms. Designing, implementing and analyzing effective heuristics. Springer, S 115–119 https://​doi.​org/​10.​1007/​978-3-642-03751-1_​10
Zurück zum Zitat Hammouche K, Diaf M, Siarry P (2010) A comparative study of various meta-heuristic techniques applied to the multilevel thresholding problem. Eng Appl Artif Intell 23 Hammouche K, Diaf M, Siarry P (2010) A comparative study of various meta-heuristic techniques applied to the multilevel thresholding problem. Eng Appl Artif Intell 23
Zurück zum Zitat Holland JH (1992) Adaptation in natural and artificial systems: an introductory analysis with applications to biology, control, and artificial intelligence. A Bradford Book Holland JH (1992) Adaptation in natural and artificial systems: an introductory analysis with applications to biology, control, and artificial intelligence. A Bradford Book
Zurück zum Zitat Mishra AK, Roy P, Bandyopadhyay S (2020) Genetic algorithm based selection of appropriate biomarkers for improved breast cancer prediction. In: Bi Y, Bhatia R, Kapoor S (Hrsg) Intelligent systems and applications. Springer International Publishing, S 724–732. https://doi.org/10.1007/978-3-030-29513-4_54 Mishra AK, Roy P, Bandyopadhyay S (2020) Genetic algorithm based selection of appropriate biomarkers for improved breast cancer prediction. In: Bi Y, Bhatia R, Kapoor S (Hrsg) Intelligent systems and applications. Springer International Publishing, S 724–732. https://​doi.​org/​10.​1007/​978-3-030-29513-4_​54
Zurück zum Zitat Sayed GI, Soliman M, Hassanien AE (2016) Bio-inspired swarm techniques for thermogram breast cancer detection. In: Dey N, Bhateja V, Hassanien AE (Hrsg) Medical imaging in clinical applications: algorithmic and computer-based approaches. Springer International Publishing, S 487–506. https://doi.org/10.1007/978-3-319-33793-7_21 Sayed GI, Soliman M, Hassanien AE (2016) Bio-inspired swarm techniques for thermogram breast cancer detection. In: Dey N, Bhateja V, Hassanien AE (Hrsg) Medical imaging in clinical applications: algorithmic and computer-based approaches. Springer International Publishing, S 487–506. https://​doi.​org/​10.​1007/​978-3-319-33793-7_​21
Zurück zum Zitat Shah H, Chiroma H, Herawan T, Ghazali R, Tairan N (2019) An efficient bio-inspired bees colony for breast cancer prediction. In: Abawajy JH, Othman M, Ghazali R, Deris MM, Mahdin H, Herawan T (Hrsg) Proceedings of the international conference on data engineering 2015 (DaEng-2015). Springer, S 597–608. https://doi.org/10.1007/978-981-13-1799-6_61 Shah H, Chiroma H, Herawan T, Ghazali R, Tairan N (2019) An efficient bio-inspired bees colony for breast cancer prediction. In: Abawajy JH, Othman M, Ghazali R, Deris MM, Mahdin H, Herawan T (Hrsg) Proceedings of the international conference on data engineering 2015 (DaEng-2015). Springer, S 597–608. https://​doi.​org/​10.​1007/​978-981-13-1799-6_​61
Zurück zum Zitat Shah H, Ghazali R, Herawan T, Rahman SU, Khan N (2016) Chapter 14 – swarm based-artificial neural system for human health data classification. In: Al-Jumeily D, Hussain A, Mallucci C, Oliver C (Hrsg) Applied computing in medicine and health. Morgan Kaufmann, S 287–309. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-803468-2.00014-X Shah H, Ghazali R, Herawan T, Rahman SU, Khan N (2016) Chapter 14 – swarm based-artificial neural system for human health data classification. In: Al-Jumeily D, Hussain A, Mallucci C, Oliver C (Hrsg) Applied computing in medicine and health. Morgan Kaufmann, S 287–309. https://​doi.​org/​10.​1016/​B978-0-12-803468-2.​00014-X
Zurück zum Zitat Sharma S, Singh G, Singh D (2019) Role and performance of different traditional classification and nature-inspired computing techniques in major research areas. EAI Endorsed Trans Scalable Inform Syst 6(21). https://eudl.eu/doi/https://doi.org/10.4108/eai.13-7-2018.158419 Sharma S, Singh G, Singh D (2019) Role and performance of different traditional classification and nature-inspired computing techniques in major research areas. EAI Endorsed Trans Scalable Inform Syst 6(21). https://​eudl.​eu/​doi/​https://​doi.​org/​10.​4108/​eai.​13-7-2018.​158419
Zurück zum Zitat Yang X-S (2009) Firefly algorithms for multimodal optimization. In: Watanabe O, Zeugmann T (Hrsg) Stochastic algorithms: foundations and applications. Springer, S 169–178 Yang X-S (2009) Firefly algorithms for multimodal optimization. In: Watanabe O, Zeugmann T (Hrsg) Stochastic algorithms: foundations and applications. Springer, S 169–178
Metadaten
Titel
Naturinspiriertes Computing in der Brustkrebsforschung: Überblick, Perspektive und Herausforderungen der modernsten Techniken
verfasst von
Ankita Sahu
K. K. Ajeeshkumar
Mudasir Nabi Peerzada
Manoj Kumar Yadav
Saurabh Verma
Copyright-Jahr
2024
Verlag
Springer Nature Singapore
DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-99-7808-3_3

Premium Partner