استطلاع حول اختيار الميزات المعتمد على الخوارزميات الجينية لنظام تشخيص الأمراض

تشخيص بمساعدة الكمبيوتر (CAD) كان مجالاً سريع النمو ومتغير في أبحاث التصوير الطبي. في السنوات الأخيرة، تم بذل جهود هامة وجادة نحو تطوير نظام CAD في الأشعة التشخيصية. تلعب تعلم الآلة (ML) دوراً حيوياً في CAD لأن الكائنات مثل الأعضاء قد لا يتم تمثيلها بدقة من خلال معادلة بسيطة، وبالتالي فإن التعرف على الأنماط يتطلب أساساً التعلم من الأمثلة. من أجل تقليل أبعاد مجموعة البيانات وزيادة معدل دقة التصنيف، يجب القيام باختيار الميزات. يعتبر اختيار الميزات (FS) قضية مهمة في بناء أنظمة التصنيف. تعد الخوارزميات التطورية منهجية حسابية مهمة ناشئة. تستخدم الخوارزمية الجينية (GA) كخوارزمية بحث استدلالية بشكل عام للكشف عن الميزات المهمة لمجموعات البيانات ذات الأبعاد الكبيرة. يستعرض هذا البحث الأدبيات الموجودة حول GA لاختيار الميزات. تتضمن هذه الدراسة أيضاً لمحة عن GA من منظور المؤلف، بما في ذلك التباينات في الخوارزمية، والتعديلات والتحسينات المقدمة لمنع التقارب المحلي ودمج GA مع خوارزميات أخرى استدلالية. في الجزء الأخير من الورقة، يتم سرد بعض المواضيع ضمن هذا المجال التي ينبغي اعتبارها مجالات واعدة للبحث المستقبلي.