人工免疫算法及其在图像增强中的应用

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生物智能的算法与应用

生物智能的算法与应用随着计算机技术的飞速发展，越来越多的领域开始应用人工智能算法来解决问题，其中生物智能算法作为一种新型的优化方法，正逐渐受到研究者的重视。

本文将会探讨生物智能算法的概念、分类以及应用，并尝试从中探究其未来发展方向。

一、概念与分类生物智能算法，顾名思义，是指基于生物进化或生物学习行为的一类算法。

它将生物学中的生态系统、遗传算法、模拟退火、神经网络等技术转化为概率算法或者优化算法，用于解决传统计算机算法解决不了的问题。

目前生物智能算法主要分为以下几类：1、遗传算法1960年，Holland教授在研究遗传学时，发现遗传思维可以应用于解决工程问题，因此提出了遗传算法的概念。

遗传算法以生物进化学为基础，通过群体优化的方式模拟自然进化过程，不断筛选答案，最终寻找最佳解。

它的主要特点是可处理大型复杂问题，并具有全局最优性和鲁棒性等优点。

2、蚁群算法蚁群算法是Simulate Anneal Algorithm(SAA)和Genetic Algorithm(GA)的一种混合算法，其灵感来源于蚂蚁的行为规律。

用一种基于多智能体协作的策略来寻找优化问题的最优解，其主要优点是易于并行计算和具有很强的适应性。

3、人工免疫算法人工免疫算法是模拟人类免疫系统而产生的一种优化算法，通过变异、杂交和选择等操作，在搜索解的过程中不断增强它们的抗体多样性和识别能力，最终找到最优解。

它具有较强的全局搜索能力和抗噪声干扰能力。

4、人工神经网络人工神经网络是基于大量神经元相互联结的网络，其能力逐渐得到了人们的重视。

这种算法不断地模仿神经系统，它通过各个神经元之间的连接与权值调整来实现学习和识别，从而找到最佳解。

它的优点在于能够处理模糊、不确定等复杂信息，具有自适应和预测能力。

二、应用案例1、遗传算法在电力故障诊断中的应用电力故障具有时效性和复杂性，传统方法通常依赖于专家经验，对复杂故障难以处理。

基于遗传算法的电力故障诊断系统是一种智能化的解决方案，它通过遗传算法来模拟自然进化过程，对故障信号进行分析和处理，从而实现故障的快速自适应诊断。

taa的名词解释

taa的名词解释TAA，全称为Thymus Amplification Algorithm（胸腺增强算法），是一种用于优化机器学习算法的技术。

它的设计灵感来自于人体免疫系统中的胸腺（thymus），这是一个重要的免疫器官，可以增强免疫系统的功能。

这篇文章将详细介绍TAA的原理、应用和前景。

一、TAA的原理TAA算法的核心思想是模拟人体免疫系统中的胸腺功能。

在机器学习领域，我们常常需要面对复杂的数据集和高维度的特征空间。

在这个过程中，仅仅依靠传统的优化算法可能无法找到全局最优解。

TAA通过引入胸腺增强机制，可以提高算法的性能和泛化能力。

TAA的具体实现方式是通过对特征选择和模型融合两个方面进行优化。

首先，TAA利用胸腺增强机制对输入特征进行选择，将与目标任务关联度低的特征消除或减弱，从而减少冗余信息带来的噪声和干扰。

其次，在模型融合阶段，TAA利用适应性算法来有效地集成多个模型，从而提高预测的准确性和鲁棒性。

二、TAA的应用TAA作为一种优化算法，被广泛应用于各个领域。

在医学图像处理方面，TAA可以帮助提取关键特征，识别疾病并进行预测。

在金融领域，TAA可以优化投资组合管理，提高投资回报率。

在自然语言处理方面，TAA可以提取文本的关键信息，进行情感分析和文本分类。

此外，TAA还适用于其他领域的问题求解，如工程优化、电力系统调度、交通流量控制等。

无论是需要处理大规模数据集还是需要解决高度复杂的优化问题，TAA都能够发挥出色的性能。

三、TAA的前景TAA作为一种创新的优化算法，具有广阔的应用前景。

随着大数据和人工智能技术的不断发展，对于高效的、准确的算法优化方法的需求越来越迫切。

TAA的引入在一定程度上填补了当前优化算法的空白。

未来，TAA有望在更多领域得到应用，例如智能制造、智慧城市和物联网等。

同时，随着硬件技术的进一步提升，TAA算法在效率和速度上也将有所提升。

这将为许多实际问题的求解提供更加可靠和有效的解决方案。

影像组学和人工智能在预测非小细胞肺癌免疫及靶向治疗生物标志物表达状态上的研究进展

影像组学和人工智能在预测非小细胞肺癌免疫及靶向治疗生物标志物表达状态上的研究进展王晓妍，郭莉莉南京医科大学附属淮安第一医院影像科，江苏淮安 223300［摘要］非小细胞肺癌（NSCLC ）是癌症相关死亡的主要原因，晚期预后很差，免疫及靶向治疗的出现大大提高了患者的总生存期。

因此，明确肿瘤生物标志物极为重要。

病理检查是获得肿瘤生物标志物的金标准，但因其存在局限性而使得检测效果欠佳，临床需引入一种全面非侵入性方法来解决这一问题。

影像组学和人工智能方法的出现为无创预测免疫及靶向治疗生物标志物提供了可能。

现就影像组学和人工智能在预测NSCLC 免疫及靶向治疗生物标志物表达状态上的应用进行综述。

［关键词］癌，非小细胞肺；免疫治疗；靶向治疗；人工智能；影像组学DOI ：10.3969/j.issn.1672-0512.2024.01.023［基金项目］中国红十字基金会医学赋能公益专项基金——2022年领航菁英临床科研项目（XM_LHJY2022_05_34）。

［通信作者］郭莉莉，Email ：******************。

肺癌是最常见的癌症之一，也是全球范围癌症相关死亡的主要原因。

据统计，每年约有200万新发病例和176万死亡病例［1］。

依据病理分型，肺癌可分为小细胞肺癌和非小细胞肺癌（non -small cell lung cancer ，NSCLC ），其中后者最常见，但多在晚期才被确诊。

在21世纪初，晚期肺癌患者的中位总生存期为1年［2］。

随着个体化医疗的发展，免疫检查点抑制剂（immune checkpoint inhibitors ，ICIs ）和新一代靶向药物的出现大大提高了NSCLC 患者的长期生存率，成为改善患者预后的关键［3］。

然而患者能否从中获益，取决于生物标志物。

治疗前检测生物标志物，从而针对性地进行靶向或免疫治疗，有助于医疗决策，大大改善患者预后。

目前，生物标志物识别主要依赖于活检或手术获得的肿瘤样本分析，具有一定局限性：①获得样本的途径为侵入性方法，在一些患者中并不可行；②肿瘤具有异质性，而样本仅代表部分肿瘤组织，无法获得肿瘤全部信息；③治疗后复发患者的二次活检并非常规操作，若存在基因二次突变，则可能因无法获知而延误治疗。

2024年临床医学领域热点问题探讨

数据质量和可解释性挑战
如何确保试验数据的准确性和可解释性，避免误导性结论。
人工智能和机器学习应用
利用人工智能和机器学习技术优化试验设计、提高数据分析效率和质量。
国际化合作和多中心试验
加强国际化合作和多中心试验的实施，推动全球范围内的临床试验标准化和规范化。
07
结论与展望
研究结论
精准医疗取得重要进展
随着医学科技的快速发展和人口老龄化等社会问题的加剧，临床医学面临诸多挑战和机遇，需要不断关注和研究热点问题，提高诊疗水平和患者生活质量。
热点问题概述
精准医疗
随着基因测序等技术的发展，精准医疗已成为临床医学的热点之一。通过个体化诊断和治疗，提高治疗效果和患者生存率。
人工智能与医疗
人工智能技术在医疗领域的应用日益广泛，包括辅助诊断、智能影像识别、个性化治疗等，为临床医学带来新的发展机遇。
研究展望
深入探索精准医疗
未来将进一步深入研究精准医疗的机制和应用，提高疾病预测的准确性和治疗的个性化程度。
拓展免疫疗法的应用范围
随着对免疫系统认识的深入，免疫疗法有望在更多疾病领域展现疗效，如神经退行性疾病、感染性疾病等。
加强人工智能与医疗的融合发展
未来将进一步推动人工智能技术在医疗领域的应用，实现医疗服务的智能化、便捷化和高效化。同时，需要关注数据安全和隐私保护等问题，确保人工智能技术的合理应用。
受损组织。
生物3D打印
结合3D打印技术和生物材料，实现复杂组织和器官的精确制造，为再生医学提供了新的技术手段
。
细胞重编程
通过特定的转录因子或小分子化合物，将一种类型的细胞直接转化为另一种类型的细胞，为再生

群智能算法(一)

群智能算法（一）引言概述：群智能算法是一种基于群体行为的智能算法，通过模拟群体中个体之间的相互作用和信息传递，来解决复杂问题。

本文将介绍群智能算法的基本原理、常见算法类型以及其应用领域。

正文内容：一、基本原理1.1 定义：群智能算法是一种通过模拟群体行为来解决问题的算法。

1.2 群体行为模拟：群体行为模拟是通过模拟生物或社会群体中个体之间的相互作用，来解决问题。

1.3 群体智能与个体智能：群体智能是由个体之间的相互作用和信息传递所产生的智能。

二、常见算法类型2.1 蚁群算法：模拟蚂蚁寻找食物的行为，通过信息素和启发式规则来进行搜索和优化。

2.2 粒子群算法：模拟鸟群寻找食物的行为，通过速度和位置的调整来进行搜索和优化。

2.3 鱼群算法：模拟鱼群觅食和迁徙的行为，通过个体的位置和速度来进行搜索和优化。

2.4 免疫算法：模拟免疫系统的优化过程，通过抗体的选择、克隆和突变来进行搜索和优化。

2.5 蜂群算法：模拟蜜蜂寻找蜜源和觅食的行为，通过信息素和距离计算来进行搜索和优化。

三、应用领域3.1 工程优化：群智能算法在工程优化中被广泛应用，例如在航空航天工程中的飞行控制系统优化、电力系统中的负荷分配优化等。

3.2 数据挖掘：群智能算法在数据挖掘中可以用于聚类分析、关联规则挖掘和分类预测等任务。

3.3 图像处理：群智能算法在图像处理中可以用于图像分割、目标检测和图像增强等任务。

3.4 交通规划：群智能算法在交通规划中可以用于路线规划、交通流优化和交通事故预测等任务。

3.5 金融市场：群智能算法在金融市场中可以用于股票预测、投资组合优化和风险管理等任务。

总结：群智能算法是一种通过模拟群体行为来解决复杂问题的智能算法。

它的基本原理是通过模拟生物或社会群体中个体之间的相互作用和信息传递，来获得群体智能。

常见的群智能算法有蚁群算法、粒子群算法、鱼群算法、免疫算法和蜂群算法。

这些算法在工程优化、数据挖掘、图像处理、交通规划和金融市场等领域都有广泛的应用。

epic免疫浸润算法原理

epic免疫浸润算法原理
Epic免疫浸润算法是一种用于分析和识别免疫细胞在肿瘤中的浸润情况的算法。

其原理基于以下几个步骤：
1. 数据预处理：首先，从肿瘤样本中获取免疫细胞的图像数据。

然后，对这些图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强等操作，以提高后续分析的准确性。

2. 免疫细胞分割：使用图像分割技术将免疫细胞从肿瘤图像中分割出来。

这通常涉及到使用阈值、边缘检测等方法来区分免疫细胞和其他组织区域。

3. 特征提取：从分割出的免疫细胞图像中提取特征。

这些特征可以包括形状、纹理、颜色、灰度等信息。

常用的特征提取方法有傅里叶描述子、灰度共生矩阵等。

4. 特征选择：根据提取的特征，使用特征选择算法选择最具有区分免疫细胞和非免疫细胞的特征。

常用的特征选择方法有方差阈值、互信息等。

5. 分类器构建：使用选择的特征构建一个分类器，将免疫细胞和非免疫细胞进行分类。

常用的分类器有支持向量机、随机森林等。

6. 浸润程度评估：根据分类器的结果，对肿瘤中的免疫细胞进行浸润程度评估。

通常使用浸润指数或浸润面积等指标来评估免疫细胞
的浸润情况。

通过以上步骤，Epic免疫浸润算法可以帮助研究人员快速、准确地分析和识别肿瘤中的免疫细胞浸润情况，为免疫治疗和肿瘤研究提供重要的支持。

【计算机应用】_人工免疫网络_期刊发文热词逐年推荐_20140726

2011年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
2011年科研热词人工免疫网络人工免疫系统聚类网络抑制网络安全电磁频谱监测特征数据提取模糊c-均值算法态势感知异态信号检测危险理论入侵检测免疫网络免疫克隆选择人工免疫网络算法人工免疫亲和度 3g位置区推荐指数 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
科研热词入侵检测人工免疫系统人工免疫自体集聚类风险控制预测表记忆细胞蛋白质相互作用网络网络数据流局部性网络安全风险值纹理特征疫苗气象信息网络监控系统模式识别概率匹配植物叶片识别检测子智能互补策略数字图像分析抗体浓度寻优多agent 半监督几何特征免疫算子免疫agent 克隆选择算法人工免疫网络 snort k-means聚类
推荐指数 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
推荐指数 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年序号 1 2 3 4 5 6 7 8
科研热词人工免疫网络自组织神经网络网格划分相似度无线传感器网络文本聚类向量空间模型分簇算法
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1
推荐指数 3 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

2020年继续教育公需科目练习的答案

课程：人工智能与健康练习一：睡眠与睡眠障碍1.睡眠是（B、中枢神经系统）产生的一种主动调节过程2.大脑神经元和相关组织的恢复、重建和再生，只能在（睡眠）状态才能完成3.当处于睡眠状态时，人体主动的身体运动（减少），对外界刺激的反应减弱。

4、睡眠的生理作用不包括（、保护大脑、保存脑能量）5、睡眠的心理作用不包括（积蓄能量）6、梦大约占据每天睡眠时间的（），正常情况下，人每晚都会做（）个梦答案：1/5，4-6A7、我国睡眠问题的发生率（高于）全球水平8、以下对失眠的描述错误的是（对白天的社会功能没有影响）9、失眠的主要临床表现，下列描述错误的是（总的睡眠时间少于8小时）10.失眠的诊断标准中，对失眠症状的发生率要求是（）至少每周发生3次，并持续1个月以上11、根据持续时间，失眠可以分为三种类型，其中短期失眠的持续时间是（4周-6月）12、引起急性失眠常见的原因中，错误的是（与身体或精神心理疾病有关）13、关于失眠治疗的一般原则，以下错误的是（安眠药容易成瘾，不要使用）14、引起失眠的高危因素不包括（长期压力过大）15、失眠时，接受药物治疗的指征错误的是（经过心理、行为、暗示、音乐治疗等失眠已改善）16、失眠治疗的目标不包括（再也不失眠）17、睡前过饱/过饥，摄入咖啡、酒精、浓茶、吸烟等，是引起失眠的原因之一。

正确18、如果晚上没睡好，白天要尽量多睡，把缺了的觉补起来。

错误19、养成良好的睡眠卫生习惯，首先是要作息规律，每天包括周末都在同一时间起床、睡觉。

正确20、睡前锻炼能够帮助快速入眠。

错误练习二：中医养生1、中医养生以（）的整体观为出发点，主张从综合分析的角度去看待生命和生命活动。

“天人相应”和“形神合一”2、中医养生学主张“（正气为本）”,提倡“预防为主”,强调“辨证思想”。

3、以下哪个方面不属于中医基本理论的八个方面之一（扶正祛邪）。

4、天人相应指的是人生天地之间，宇宙之中，一切生命活动与大自然息息相关，人畜依存适应于天，其表现为昼夜节律、七日节律、（月节律）、四季节律、年节律。

人工免疫网络算法的改进研究

人工免疫网络算法的改进研究
徐艳
（电子科技大学成都学院
６１１７３１）
摘要：本文将禁忌搜索算法的禁忌表、记忆表及进化方向表引入到人工免疫网络算法中，改善了算法的全局收敛性和局部极值搜索能力。
关键词：禁忌搜索算法、人工免疫网络算法
鉴于生物免疫系统具有高度自适应的协调自治系统，且其对复杂问题的处理具有非常大的优势，其与当前应用中所需要的功能相吻合，故仿照生物进化特性而提出的人工免疫网络算法在智能计算、网络优化、模式识别等领域得到了广泛的应用。该算法可以根据问题进行学习，进而利用其强大的处理功能对信息进行处理，获得优化问题的最优解。在人工免疫算法中，函数优化的目的在于在指定范围内获得目标函数的最优解，该过程类似于抗体群体对抗原进行识别并获得抗原所对应的求解的问题。本文提出了一种改进的人工免疫网络算法对复杂函数进行优化求解，该算法借鉴禁忌搜索算法的思想，引入禁忌表、记忆表及搜索方向表，以改善人工免疫网络算法在优良状态记忆方面和搜索复杂度方面的存在的不足。
Ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆａｒｔｉｉｃｆａｌｉｍｍｕｎｅｎｅｔｗｏｒｋａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ
ＸｕＹａｎ
（ＣｈｅｎｇＤｕＣｏｌｌｅｇｅｏｆＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＳｃｉｅｎｃｅＡｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ６１１７３１）

人工智能医学2024年的医学新进展

行业标准与规范
建立和完善行业标准与规范是保障人工智能医学领域健康发展的重要因素。
知识产权保护
加强知识产权保护有利于鼓励创新，促进人工智能医学领域的技术进步。
跨学科合作推动行业创新发展
医学与工程技术的融合
医学与工程技术的深度融合将推动人工智能医学领域的创新发展。
多学科团队协作
建立多学科团队协作机制，促进不同领域之间的交流与合作。
跨学科人才培养模式
探索跨学科人才培养模式，为人工智能医学领域输送更多优秀人才。
2024年以后前景展望
01
02
03
技术创新与突破
随着技术的不断创新和突破，人工智能医学领域将取得更多重大成果。
应用场景拓展
未来人工智能医学领域的应用场景将更加广泛，涵盖更多医疗领域。
国际化合作与交流
加强国际化合作与交流，推动人工智能医学领域的全球化发展。
人工智能医学是利用人工智能技术来模拟、延伸和扩展医学专家的智能，以辅助医学诊断、治疗、预防等各个环节的一门新兴交叉学科。
发展历程
从早期的专家系统、决策树等简单模型，到深度学习、自然语言处理等复杂技术的广泛应用，人工智能医学在不断发展壮大，成为医学领域的重要研究方向。
核心技术及应用领域
核心技术
验效果。
纳米机器人在靶向治疗中应用
研发具有自主导航和定位功能的纳米机器人，实现药物在体内的精准输送。
利用纳米机器人搭载多种治疗剂，实现协同治疗，提高治疗效果。
探索纳米机器人在实时监测和诊断领域的应用，为个体化治疗提供新手段。
免疫疗法与基因编辑技术结合
研究免疫细胞与肿瘤细胞相互作用机制，开发新型免疫疗法，提高肿瘤治疗效
确性和泛化能力。

改进的免疫遗传算法在图像非线性增强中的应用

人工免疫原理，采用针对图像质量评价效果的新适应度函数（包括方差、信息熵、紧致度、噪改变量以及像素差别五要素）信，
提出一种基于浓度和适应度的自适应式选择机制，保证抗体的多样性，提高个体的适应度和防止种群的退化，高收敛速度。提另外引入免疫算子，在保留原算法优良特性的前提下，有选择、目的地利用待求问题中的一些特征信息或先验知识来抑制有其优化过程中出现的退化现象。实验表明，算法具有较高的自适应性，该即避免了陷入局部极小，加快了收敛速度，且增强质
收敛往往会产生早熟现象，际上在中后期一般已实
退化为随机搜索。
参数，自适应性和智能性较差，以考忠利用智能可优化算法来自动获取最佳参数。免疫遗传算法（ｍｕｅｅｅｃｌｏｉｍ，ＩｍｎＧｎｔＡｇｒｈｉｔ
（０７０２、４９６６）解放军理工大学气象学院基础理论研究基金项目资助第一作者简介：志华（９３）男，族，刘１６一，汉浙江安吉人，士，硕副教
授，究方向：控制、研自动图像处理。
１图像非线性增强
图像像素灰度变换用如下最基本的形式表达
第１卷第２期２１１２９０２年Ｏ月
科
学
技
术
与
工
பைடு நூலகம்程
Ｖｏ．２Ｎ．９Ｏｃ．２１１１ｏ２ｔ０２
ＳｉｎｅＴｃｎｌｇｎｎｉｅｒｇｃｅｃｅｈｏｏｙａｄＥｇｎｅｉｎ

免疫组化ai病理

免疫组化 AI 病理1. 引言免疫组化（Immunohistochemistry，IHC）是一种常用的病理学技术，通过使用特定的抗体来检测和定位组织样本中的特定抗原。

免疫组化在疾病诊断、预后评估和治疗选择方面起着重要作用。

然而，传统的免疫组化分析需要大量的人工操作和专业知识，且存在主观性和误差。

近年来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的快速发展为免疫组化病理分析带来了新的可能性。

结合AI技术，可以实现对免疫组化图像的自动分析和解读，提高诊断的准确性和效率。

本文将探讨免疫组化AI病理的相关技术和应用，并展望其在未来的发展方向。

2. 免疫组化 AI 病理的技术原理免疫组化AI病理的技术原理主要包括图像获取、图像处理和特征提取、分类和定量分析等步骤。

2.1 图像获取免疫组化病理图像通常通过光学显微镜或数字扫描仪获取。

光学显微镜可以提供高分辨率的图像，但需要人工操作，且无法进行自动分析。

数字扫描仪可以将免疫组化玻片数字化为高分辨率的数字图像，方便后续的图像处理和分析。

2.2 图像处理和特征提取免疫组化病理图像常常包含噪声和伪影，需要进行图像处理和特征提取。

常用的图像处理方法包括去噪、增强对比度和边缘检测等。

特征提取可以通过计算图像的纹理、形状和颜色等特征来描述组织样本中的抗原表达情况。

2.3 分类和定量分析免疫组化病理图像的分类和定量分析是免疫组化AI病理的核心任务。

分类可以通过机器学习算法来实现，常用的算法包括支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和深度学习算法，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。

定量分析可以通过计算抗原的表达强度、分布密度和阳性细胞的数量等指标来评估疾病的严重程度和预后。

3. 免疫组化 AI 病理的应用免疫组化AI病理在临床和科研中具有广泛的应用前景。

3.1 疾病诊断免疫组化AI病理可以帮助医生对疾病进行准确的诊断。

图像增强的自适应免疫算法

Ｂｔｅａ函数参数仍是一个复杂的问题．文利用自适应免疫算法来确定该变换函数的最佳参数本值．过对自然图像的仿真实验可雌看出本文方法的有效性．通关键词：图像增强；免疫算法；隆选择原理；克自适应变异
中图分类号：Ｎ１．３Ｔ９１７文献标识码：Ａ文章编４．５．－
Ａｐｌａｏｆｉｍｕｅａｇｒｔｍｏａａｔｅｉａｅｅｈｎｅｅｔｐｉｔｎｏｍｃｉｎｌｏｉｈｔｄｐｖｍｇｎａｃｍｎｉ
Ａｂａ：Ｔｅｐｉｃｐｅａｄｓｅｓｏ￣ｒｄｏｒｉｌｎｔｐｆｉｎｍｍｕｅａｇｒｈｒｔｄｅ，ａｄａｄｐｉｅｉａｅｅｈｎｅｎｌｏｉｍａｅｓｉｄｎｌａａｔＩｇｎａｃ－ｔｕｌｖｎ
ｍｅｔｅｏｌｉｍｔｎｍｔｄＩｍｔｍ出ｈＢｒ
ｉｐｏｏｅ．ｋｎｉａｔｌｏａｆｒｙｅｅｉａｆｉｔａｓｒｐｓｄ１ｎｌｅｒｒｓｒｇａｌｌｓｎｅｃｎｗｙｏｎｍｆｒｏｖｆｅｉ
ｏｎｇｎａｃｍｅｔｎｃａｓａｎｇｎａｃｍｅｔｔｏｓｈｐｃｆｒｎｆｒｌｕｃｉｓｄ忙ｒｆＩａｅｅｈｎｅｎ．ＩｌｉｌＩａｅｅｈｎｅｎｈｄ，ｔｅｓｅｉｃｔｓｏｆｎｔｎｉｅ．ｉｓｃｉｍｅｉｄ＇ｆｏｍｉｅｃｏｄＩｅｇａｖｌｄｔｂｔｎｉｈｒｃｓｅＩａｅｕｂｒｐｓｄａｎｒａｉｄｉ－ｎｄａｏｒｉｇｔｔｒｙｌｅｉｒｕｉｔｅｐｏｅｓｄｉｇ．Ｔｂｓｐｏｏｅｏｍｌｅｎ】ｏｈｅｓｉｏｎｎｚｅｍｐ￣Ｂｔｆｎｏｅｒｓｎｅｆｕｉｄｆｎｎｉｅｒｔ＇ｓｏｌｍｃｉｎｓｏｏｌｅａｕ￣ｎｔｒｐｅｅｔｈｒｋｎｓｏｏｌａｄｌｒｆｔｓｍｏｔ￣ｍ￣ｏｔｏｎｒｌｆＨｉｏｙｕｅｓｄ．

年度校级科研项目一览表

刘少贤
具有开放骨架磷酸铁的合成、电磁性质及离子改性研究
青年专项
生化环
xxNXY91
钱保俐
利用射线辐射普通小麦-百萨偃麦草双二倍体创制异染色体系
青年专项
生化环
xxNXY92
杨晶晶
超咼固色率大分子抗菌染料的合成及性能研究
青年专项
生化环
xxNXY93
袁国军
价有序诱导分子磁性材料
青年专项
生化环
xxNXY94
青年专项
国际交
流处
xxNXY78
普通师范院校课堂教学评价标准研究
青年专项
教务处
庞丽丽
xxNXY79
于扬
学生社团建设的创新与实践
青年专项
团委
xxNXY80
马雯瑄
普通高校国防教育增强育人功能的对策研究
青年专项
学工处
xxNXY81
詹萍
网络环境下的高校学生管理工作存在的问题及对策研究
青年专项
设备处
立项编号
一般项目
审计处
xxNXY33
周玲玲
高校涉税税种分析与税务筹划
一般项目
财务处
xxNXY34
曹建军
基于遥感数据挖掘疋量解析城市景观生态关系
一般项目
生化环
xxNXY35
霍光明
咼产放线菌纤维素酶分离、纯化及酶学性能研究
一般项目
生化环
xxNXY36
唐宁
韭菜耐盐品种的筛选与开发
一般项目
生化环
xxNXY37
徐鉴
房宝娣
集值变分不等式以及变分包含问题的研究
青年专项
数信院
xxNXY95
王燕

第7章免疫算法

第7章免疫算法免疫算法（Immune Algorithm）是一种模拟人体免疫系统中免疫响应与进化过程的智能优化算法。

它作为一种新颖的和优化算法，可以用于求解许多实际问题，如工程设计、数据挖掘、图像处理等。

免疫算法的研究主要依据人体免疫系统的原理和特性，将免疫系统中的关键概念和过程转化为算法运算。

本章将介绍免疫算法的基本原理、算法流程和应用领域。

免疫系统是人体在抵抗病毒、细菌等有害入侵物质的过程中发挥重要作用的生理系统。

它具有识别和消灭外来入侵物质的能力，并具有自我保护和自主进化的特点。

免疫算法基于人体免疫系统的这些特性，通过模拟免疫细胞的选择、克隆和进化过程，实现对复杂优化问题的和解决。

免疫算法的基本原理包括：群体多样性、记忆机制和进化演化。

群体多样性指的是免疫系统中存在多种不同类型的免疫细胞，以应对不同种类的入侵物质。

免疫算法通过模拟不同类型的抗体和克隆选择过程，保持算法中个体的多样性，增加优化的广度和深度。

记忆机制指的是免疫细胞对入侵物质的记忆，以便在下次出现相似入侵物质时更加迅速和有效地进行响应。

免疫算法通过引入记忆机制来避免过程中重复生成已经出现的个体。

进化演化是免疫系统中个体的选择、复制和演化过程，通过自我适应和自我进化来提高整体的适应性和生存能力。

免疫算法通过模拟这些进化过程，不断更新并优化空间中的个体。

免疫算法的具体流程可以分为初始化阶段、选择阶段、演化阶段和终止条件判断阶段。

在初始化阶段，算法根据问题的特点和约束条件，生成一定数量的初始个体。

在选择阶段，根据个体适应度评价，选择出一定数量的个体作为新的种群。

在演化阶段，通过克隆、突变等操作，生成新的个体，并将它们加入到种群中。

在终止条件判断阶段，根据预设的终止条件判断是否结束算法的运行。

免疫算法的应用领域非常广泛。

在工程设计领域，免疫算法可以用于寻找最优的结构参数、优化控制策略等问题。

在数据挖掘领域，免疫算法可以用于分类、聚类和关联规则挖掘等问题。

免疫克隆粒子群优化算法在水面舰船图像分割中的应用

（中国船舶重工集团公司第七一八研究所，河北邯郸０６２）５０７
摘要：介绍了一种免疫克降粒了群优化（ＰＯ）一ｉＳ算法来进行函数优化，ｃ日的在于克服基本粒子群优化（Ｓ算法容易陷入局部极值ＰＯ）
的不足，而实现伞局搜索。过免疫克隆原理的用，据亲和度的高低进行粒子克隆选择、淘汰和高频变异，高了种群从通根提
控制理论与应用
ＣｏｔｏｅｏｙａｄＡｐｐｉｔｓｎｒｌＴｈｒｎｌｃａｉｏｎ
自动化技 ห้องสมุดไป่ตู้ 与应用》２１０１年第３０卷第８期
免疫克隆粒子群优化算法在水面舰船
图像分割中的应用
徐晓晖，保民，靳杨群
ｓｒａｅｓｉｓ￣ｇｅｍｅｔｔｏｕｆｃｈｐ；ｍａｅｓｇｎａｉｎ
１引言
１９５年，国的Ｋｅｎｄ９美ｎｅｙ和Ｅｅｈｒ发表论文ｂｒａｔ
予以完整阐述【，。克隆原理通过进化处理具有不同特一１
“ ａｔｌｗａｍｔｚｔｏ ”提出了粒子群优化算ＰｒｉｅＳｒＯｐｉａｉｎ，ｃｍｉ
法Ｈ。与遗传算法相比，Ｓ１ＰＯ算法省去了复制、交叉和
变异等复杂运算，数结构相对简单。但是，优化的参在
后期迭代的过程中，收敛速度下降，当收敛到一定精度

基于CT 影像的人工智能在晚期非小细胞肺癌免疫治疗疗效评价中的应用进展

国际医学放射学杂志ＩｎｔＪＭｅｄＲａｄｉｏｌ２０21May 鸦44穴3雪：294-297；309基于CT 影像的人工智能在晚期非小细胞肺癌免疫治疗疗效评价中的应用进展刘颖李倩张宇威叶兆祥*【摘要】免疫检查点抑制剂（ICI ）已成为非小细胞肺癌（NSCLC ）病人的治疗方法之一，但如何筛选获益人群尚不明确。

影像组学和深度学习作为人工智能分析的两大核心技术能够高通量提取和分析CT 影像中的大量定量影像特征。

就基于CT 的影像人工智能在晚期非小细胞肺癌免疫治疗疗效评估的可行性进行综述，并对其应用前景做出展望。

【关键词】非小细胞肺癌；免疫治疗；疗效；人工智能；体层摄影术，X 线计算机中图分类号：R734.2；R445.3文献标志码：AApplication progress of CT-based artificial intelligence in the efficacy evaluation of immunotherapy for non-small-cell lung cancer LIU Ying,LI Qian,ZHANG Yuwei,YE Zhaoxiang.Tianjin Medical University Cancer Institute and Hospital,National Clinical Research Center for Cancer;Key Laboratory of Cancer Prevention and Therapy,Tianjin;Tianjin ’s Clinical Research Center for Cancer,Tianjin 300060,China.Corresponding author:YE Zhaoxiang,E-mail:yezhaoxiang@【Abstract 】Immune checkpoint inhibitor(ICI)have become one of the treatments for non-small cell lung cancer(NSCLC),but how to identify patients that are most likely to respond to immunotherapy is still unclear.Radiomics and deep learning,the two core technologies of image-driven artificial intelligence(AI),could provide high-throughput extraction and analysis of many quantitative imaging features from CT.In this paper,the feasibility of CT-based artificial intelligence in the evaluation of the efficacy of immunotherapy for advanced non -small cell lung cancer was reviewed,and its application prospect was discussed.【Keywords 】Non-small-cell lung cancer;Immunotherapy;Treatment response;Artificial intelligence;Tomography,X-ray computedＩｎｔＪＭｅｄＲａｄｉｏｌ，２０21，44（3）：294-297；309作者单位：天津医科大学肿瘤医院，国家肿瘤临床医学研究中心；天津市“肿瘤防治”重点实验室；天津市恶性肿瘤临床医学研究中心，天津300060通信作者：叶兆祥，E-mail ：********************审校者基金项目：国家自然科学基金面上项目（81974277）；国家自然科学基金青年科学基金项目（81901739）DOI:10.19300/j.2021.Z18620综述胸部放射学免疫检查点抑制剂（immune -checkpointinhibitor ，ICI ）作为驱动基因阴性的局部晚期和转移性非小细胞肺癌（non -small -cell lung cancer ，NSCLC ）病人的治疗选择，已被列入美国国立综合癌症网络（national comprehensive cancer network ，NCCN ）指南[1]和欧洲肿瘤医学会（European society of medical oncology ，ESMO ）指南[2]，至此免疫治疗开启了肺癌治疗的新格局。