30、肺部结节检测与广告点击欺诈检测的机器学习应用

肺部结节检测与广告点击欺诈检测的机器学习应用

在当今的科技领域，机器学习在医疗和网络安全等多个领域都展现出了巨大的潜力。本文将介绍两项基于机器学习的重要应用：肺部结节检测和广告点击欺诈检测。

肺部结节检测

在肺部结节检测方面，研究人员提出了GK - KMA分割方法和PTRNN分类算法，旨在提高肺部区域分割和肺部结节检测的准确性。

实验设置

• 数据集 ：使用公开的LIDC/IDRI数据集进行性能分析，并在MATLAB平台上执行相关算法。
• 对比方法 ：将GK - KMA与现有的聚类方法（KMA、模糊C均值（FCM）和K - 中心点聚类）进行对比；将PTRNN与现有的分类算法（RNN、深度卷积神经网络（DCNN）和支持向量机（SVM））进行对比。

聚类方法对比

对比了不同聚类方法在肺部区域分割中的性能，指标包括精度（Precision）、召回率（Recall）、F - 度量（F - measure）和准确率（Accuracy）。结果如下表所示：
| 技术 | 精度（%） | 召回率（%） | F - 度量（%） | 准确率（%） |
| — | — | — | — | — |
| 提出的GK - KMA | 95.63 | 94.89 | 95.82 | 96.26 |
| KMA | 89.85 | 88.45 | 87.56 | 89.63 |
| FCM | 82.36 | 84.89 | 83.25 | 85.23 |
| K