18、人工智能融入医疗网络物理系统的应用与技术解析

人工智能融入医疗网络物理系统的应用与技术解析

在医疗领域，人工智能与网络物理系统的融合正发挥着越来越重要的作用。本文将深入探讨其中的特征提取、特征选择、决策支持等关键技术及其应用。

特征提取与特征选择

在医疗数据处理中，特征提取是关键的第一步。例如，在心电图（ECG）波形中，RR和QT间隔等简单特征可以用来创建更具信息性的特征。像校正后的QT值（QTcB）可以通过将QT值相对于RR值进行归一化来计算，公式如下：
[QTcB = \frac{QT}{\sqrt{RR}}]

此外，脑电图（EEG）信号在不同带宽下的功率也是特定应用的特征，如0.5 - 4 Hz（Delta波）和7.5 - 12.5 Hz（Alpha波）。

然而，提取的大量特征并非都对机器学习算法有用。因此，需要进行特征选择，以挑选出对整个系统成功贡献最大的特征子集。常见的特征选择方法如下：
1. 顺序向后选择（Sequential Backward Selection，SBS） ：从使用所有可用特征开始，逐步消除对系统性能（如准确性）影响最小的特征。
2. 顺序向前选择（Sequential Forward Selection，SFS） ：从空特征集开始，在每一步纳入对系统性能影响最大的特征。
3. 顺序向前浮动选择（Sequential Forward Floating Selection，SFFS） ：结合了SBS和SFS技术，在每一步动态添加或移除可变数量的特征，先进行向前选择，再进行向后选择。
4. 基于相关性