基于优化集成机器学习的胶质瘤疾病预测 论文背景与研究目的 在医学研究中，胶质瘤(gliomas)是最常见的原发性脑肿瘤，具有不同临床行为和治疗结果的多种癌症类型。胶质瘤患者预后的准确预测对治疗方案的优化和个性化患者护理至关重要。随着大规模基因组和临床信息的广泛可用，机器学习方法在创建可靠的胶质瘤预测模型方面展示了巨大潜力。本研究中的胶质瘤预测模型旨在通过集成多个机器学习算法（KStar 和 SMOReg）来提升胶质瘤预测的准确性和效率，从而为个性化医疗和改善患者预后提供帮助。 论文来源 这篇论文由 Jatin Thakur、Chahil Choudhary、Hari Gobind、Vipasha Abrol 和 Anurag 提交，他们均来自印度Mohali的Chandigarh Unive...