通过机器学习和降维改善口腔癌预后
机器学习
2025-06-13 v1
摘要
口腔癌是肿瘤学中的一项严峻挑战，需要早期诊断和准确预后以提高患者生存率。机器学习和数据挖掘的最新进展彻底改变了传统的诊断方法，提供了用于区分口腔良性病变和恶性病变的复杂自动化工具。本研究对前沿数据挖掘方法进行了全面综述，包括神经网络、K 近邻 (KNN)、支持向量机 (SVM) 和集成学习技术，专门应用于口腔癌的诊断和预后。通过严格的比较分析，我们的结果表明神经网络优于其他模型，在预测口腔癌方面取得了令人印象深刻的分类准确率 93.6%。此外，我们强调了整合特征选择和降维技术以提升模型性能的潜在益处。这些见解凸显了先进数据挖掘技术在加强早期检测、优化治疗策略以及最终改善口腔肿瘤学领域患者预后方面的巨大潜力。
引用
@article{arxiv.2506.10189,
title = {Improving Oral Cancer Outcomes Through Machine Learning and Dimensionality Reduction},
author = {Mohammad Subhi Al-Batah and Muhyeeddin Alqaraleh and Mowafaq Salem Alzboon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.10189},
year = {2025}
}