16、智能医疗与图像识别中的特征处理与深度学习技术

智能医疗与图像识别中的特征处理与深度学习技术

1. 特征选择与提取在智能医疗模型设计中的作用

在智能医疗模型设计中，特征选择和提取是关键步骤。特征选择能够保留原始数据集的特征，使数据更易于解释，但它也存在一些缺点，如训练时间长、区分能力较低以及样本过拟合等问题。而特征提取技术在有监督算法下具有较高的区分能力，过拟合问题较少，不过它会导致数据可解释性的丧失以及数据转换成本较高。

Dash和Liu总结了不同的特征选择方法和分类方法，分析了15种特征选择方法和3种生成函数，并与32种特征选择方法进行了比较。这些方法根据生成方式和验证方式进行分类，展示了它们处理不同类型数据、数据集规模、识别多类、处理噪声以及从原始数据集中生成最优子集的能力。他们将特征选择方法大致分为生成过程、评估函数、停止准则和评估函数四个部分。

Dewangan和Shukla着重比较了从心电图（ECG）信号中提取特征的不同方法和技术，包括ECG信号的预处理和去噪。隐马尔可夫模型结合了结构和统计方法来检测低振幅P波，小波变换、离散小波变换等技术也被总结，它们在提高预测准确性方面具有一定的优势。Kahunen Loève变换（KLT）在特征提取和形状识别方面也有其益处。此外，神经网络、人工神经网络、贝叶斯神经网络、支持向量机等多种分类技术也在研究范围内，这些技术在特征选择后能够提高分类算法的准确性。

2. 实验设计与数据集描述

为了进一步研究特征选择在医疗模型中的作用，进行了相关实验。实验使用了UCI数据库中的Statlog心脏数据集，该数据集包含270条记录和13个属性（从75个属性的更大集合中提取），且没有缺失值。数据集的详细信息如下表所示：
| S. no. |