醫學演算法

① 愛康國賓認為演算法醫學的意義在哪

隨著演算法醫學的發展，醫療服務完全依賴醫生經驗的時代會翻到下一頁,演算法醫學能夠幫助愛康國賓的醫生更好地做出診斷和治療方案。

② 怎麼算懷孕時間

醫學上常以最後一次月經的第一天為計算預產期的開始時間，正常的懷孕時限大約是265天左右(指卵子受精的那一天開始計算)，排卵是在月經的中期，所以40周(280天)妊娠比實際卵子受精開始計算的懷孕時間多2周。婦女的月經若以28天為一個月經周期，那麼280天妊娠即相當於十個孕月(28天為一個月經周期)或十個月經周期的時間，故有十月懷胎之說法。預產期只是一種估計值，實際分娩時間往往與預產期出入1—2周。 推算時按整個妊娠期280天計算。具體的方法是：預產期月份＝末次月經第一天的月份+9或-3，預產期天數＝末次月經第一天的天數+7。這樣，所計算得出的時間就是預產期。例如，最後一次月經是在2月1日，則月份2十9＝11月，日期1十7＝8日，那麼預產期應該是11月8日。如果末次月經是在4月以後，則採取減3的方法計算。如末次月經來潮是4月2日，就是4月份-3＝次年1月份，2十7＝9日，即次年1月9日為預產期。如果用農歷計算；則月份計算相同，只是日期加7天改為加15天。

③ 請大神解釋一下在醫學圖像配准中，什麼叫做局部優化演算法，什麼叫做全局優化演算法

演算法GA把問題的解表示成「染色體」，在演算法中也即是以二進制編碼的串。並且，在執行遺傳演算法之前，給出一群「染色體」，也即是假設解。然後，把這些假設解置於問題的「環境」中，並按適者生存的原則，從中選擇出較適應環境的「染色體」進行復制，再通過交叉，變異過程產生更適應環境的新一代「染色體」群。這樣，一代一代地進化，最後就會收斂到最適應環境的一個「染色體」上，它就是問題的最優解。
一、遺傳演算法的目的
典型的遺傳演算法CGA(Canonical Genetic Algorithm)通常用於解決下面這一類的靜態最優化問題：
考慮對於一群長度為L的二進制編碼bi，i＝1，2，…，n；有
bi∈{0,1}L (3-84)
給定目標函數f，有f(bi)，並且
0<f(bi)<∞
同時
f(bi)≠f(bi+1)
求滿足下式
max{f(bi)|bi∈{0,1}L} (3-85)
的bi。
很明顯，遺傳演算法是一種最優化方法，它通過進化和遺傳機理，從給出的原始解群中，不斷進化產生新的解，最後收斂到一個特定的串bi處，即求出最優解。
二、遺傳演算法的基本原理
長度為L的n個二進制串bi(i＝1，2，…，n)組成了遺傳演算法的初解群，也稱為初始群體。在每個串中，每個二進制位就是個體染色體的基因。根據進化術語，對群體執行的操作有三種：
1．選擇(Selection)
這是從群體中選擇出較適應環境的個體。這些選中的個體用於繁殖下一代。故有時也稱這一操作為再生(Reproction)。由於在選擇用於繁殖下一代的個體時，是根據個體對環境的適應度而決定其繁殖量的，故而有時也稱為非均勻再生(differential reproction)。
2．交叉(Crossover)
這是在選中用於繁殖下一代的個體中，對兩個不同的個體的相同位置的基因進行交換，從而產生新的個體。
3．變異(Mutation)
這是在選中的個體中，對個體中的某些基因執行異向轉化。在串bi中，如果某位基因為1，產生變異時就是把它變成0；反亦反之。
遺傳演算法的原理可以簡要給出如下：
choose an intial population
determine the fitness of each indivial
perform selection
repeat
perform crossover
perform mutation
determine the fitness of each indivial
perform selection
until some stopping criterion applies
這里所指的某種結束准則一般是指個體的適應度達到給定的閥值；或者個體的適應度的變化率為零。
三、遺傳演算法的步驟和意義
1．初始化
選擇一個群體，即選擇一個串或個體的集合bi，i=1，2，...n。這個初始的群體也就是問題假設解的集合。一般取n＝30-160。
通常以隨機方法產生串或個體的集合bi,i＝1，2，...n。問題的最優解將通過這些初始假設解進化而求出。
2．選擇
根據適者生存原則選擇下一代的個體。在選擇時，以適應度為選擇原則。適應度准則體現了適者生存，不適應者淘汰的自然法則。
給出目標函數f，則f(bi)稱為個體bi的適應度。以

(3-86)
為選中bi為下一代個體的次數。
顯然．從式(3—86)可知：
(1)適應度較高的個體，繁殖下一代的數目較多。
(2)適應度較小的個體，繁殖下一代的數目較少；甚至被淘汰。
這樣，就產生了對環境適應能力較強的後代。對於問題求解角度來講，就是選擇出和最優解較接近的中間解。
3．交叉
對於選中用於繁殖下一代的個體，隨機地選擇兩個個體的相同位置，按交叉概率P。在選中的位置實行交換。這個過程反映了隨機信息交換；目的在於產生新的基因組合，也即產生新的個體。交叉時，可實行單點交叉或多點交叉。
例如有個體
S1=100101
S2=010111
選擇它們的左邊3位進行交叉操作，則有
S1=010101
S2=100111
一般而言，交叉幌宰P。取值為0.25—0.75。
4．變異
根據生物遺傳中基因變異的原理，以變異概率Pm對某些個體的某些位執行變異。在變異時，對執行變異的串的對應位求反，即把1變為0，把0變為1。變異概率Pm與生物變異極小的情況一致，所以，Pm的取值較小，一般取0.01-0.2。
例如有個體S＝101011。
對其的第1，4位置的基因進行變異，則有
S'=001111
單靠變異不能在求解中得到好處。但是，它能保證演算法過程不會產生無法進化的單一群體。因為在所有的個體一樣時，交叉是無法產生新的個體的，這時只能靠變異產生新的個體。也就是說，變異增加了全局優化的特質。
5．全局最優收斂(Convergence to the global optimum)
當最優個體的適應度達到給定的閥值，或者最優個體的適應度和群體適應度不再上升時，則演算法的迭代過程收斂、演算法結束。否則，用經過選擇、交叉、變異所得到的新一代群體取代上一代群體，並返回到第2步即選擇操作處繼續循環執行。
圖3—7中表示了遺傳演算法的執行過程。