基本信息

---

下载

文档摘要

---

基于压缩感知的医学数据分类：理论、算法与实践探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化医疗快速发展的时代，医学数据呈爆炸式增长。这些数据涵盖了医学影像（如X光、CT、MRI等）、生理信号（如心电图、脑电图等）、临床病历以及基因序列等多方面的信息。医学数据分类作为医疗领域的关键技术，在疾病诊断、个性化治疗、药物研发等诸多方面发挥着举足轻重的作用。准确的医学数据分类能够帮助医生快速、精准地判断病情，制定个性化的治疗方案，提高治疗效果，同时也能为药物研发提供有力的数据支持，加速新药的研发进程。

传统的数据处理方法在面对海量的医学数据时，往往面临着数据采集时间长、存储空间大、计算成本高