15、医疗领域的机器学习与大数据分析应用-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gpu4optimizer/article/details/151029252

医疗领域的机器学习与大数据分析应用

机器学习在乳腺癌分析中的应用

特征空间降维测试
为了测试特征空间降维的能力，未来将采用主成分分析（PCA）和相关信息去除模型组成的混合模型，运用代码成分分析方法来降低特征空间维度。
使用机器学习工具对乳腺癌进行分类
- 研究使用前馈反向传播网络（FFBPN）将乳腺癌病例分为恶性或良性。其原理是通过选择隐藏层的数量、隐藏层中神经元的数量以及隐藏层中的激活函数，设计一个具有高精度和令人满意准确性的人工神经网络（ANN）。
- 用于ANN训练和验证的样本来自威斯康星乳腺癌目录（WBCD），这是一个开放访问的数据集。该数据集包含699个样本，分为两组：599个样本用于训练集，100个样本用于测试集。每个样本有9个属性，代表9种乳腺细针穿刺抽吸物（FNAs），作为系统的输入。
不同机器学习算法对乳腺癌风险计算的分析准确性
- 一系列数据降维和机器学习方法可用于医学数据的研究。为了开发准确且计算高效的分类器用于医疗应用，必须克服数据挖掘和机器学习领域的重大障碍。
- 使用密歇根结肠癌（原始）数据点和四种主要算法（SVM、NB、k - NN和C4.5）重新评估这些算法在准确性、精确性、敏感性和特异性方面的能力和效率，以找到最准确的分类方法。结果显示，SVM以97.13%的准确率超越了所有其他算法。
使用机器学习算法进行乳腺癌风险预测和分析
- 乳腺癌是女性死亡的常见原因之一，每八例死亡中就有一例与此相关。在数据分类方面，分类和数据挖掘都很有效，特别是在检查业务中，这些技术用于评估和分析检查结果。
- 以威斯康星乳腺癌（原始）数据集为例，对比决策树（C4.5）和向量机支持（VMS）可视化方法（k - NN）。主要目的是评估每个算法的分类准确性、精确性、敏感性和特异性。早期结果表明，SVM在所有分类算法中具有最高的准确性（97.13%）和最低的错误率，所有实验都使用了WEKA数据挖掘工具。
机器学习在乳腺癌分析和预测中的应用
- 乳腺癌是女性中最常见的癌症之一，根据全球数据，它代表了大多数新癌症病例和与癌症相关的死亡，是当今社会的一个重要公共健康问题。
- 早期诊断乳腺癌可以显著改善预后和生存概率，因为它可以为患者提供及时的科学治疗。更精确地对良性肿瘤进行分类可以避免患者接受不必要的治疗。因此，正确分析乳腺癌并将患者分为恶性或良性组是大量研究的主题。由于机器学习在从复杂的乳腺癌数据集中发现重要模式方面具有独特优势，它被广泛认为是乳腺癌原型分类和预测模型的首选方法。

系统实现

提出的系统
- 组织病理学成像被认为是乳腺癌识别的黄金标准。在检查过程中，通常会为一名患者获取许多图像。传统的图像分类组织认为，患者的所有图像都具有与患者相同的标记，这通常成本高昂且很少实现。
- 传统系统主要使用适当的信息符号进行分类，并致力于基于先前的统计数据生成耗时且复杂的可用数据。卷积神经网络（CNN）在研究、生产和日常活动中，如语言识别、信号处理、对象识别、自然语言处理和知识转移等方面都不可或缺。
- CNN是一个深度且要求高的系统，需要不断输入数据。本系统旨在通过IDC组织学图像IDC程序进行深度学习实验，使用Kaggle上的常规乳腺癌IDC组织学图像（乳腺癌组织学图像数据集）。
- 为了更好地捕捉判别特征，考虑到组织表现的巨大可变性，可以在不同的视觉放大倍数下获取图像。本项目提出了一种利用联合颜色 - 纹理特征和分类器集成对乳腺组织病理学图像进行分类的方法。
- 该项目旨在展示未来结构的效率，重要目标是学习不同视觉放大倍数下的图像分类。计划在特定放大倍数下训练模型，并使用不同放大倍数的图像进行测试。还将比较这种跨放大倍数的研究与在所有放大倍数的图像上进行训练和测试的与放大倍数无关的模型。在这项工作中，我们利用了颜色 - 纹理特征的融合和分类器集成，并进行多数投票。使用集成的原因是不同的分类器在每个放大倍数下可能会有不同的性能。以下是该模型的流程：

graph LR
    A[输入图像] --> B[特征提取]
    B --> C[分类器集成]
    C --> D[多数投票]
    D --> E[输出分类结果]

- 卷积层是从图像中提取特征的主要层。由于像素仅与相邻和接近的像素相连，通过使用较小的像素滤波器对图像进行滤波，可以在不丢失像素之间关联的情况下降低图像的维度。例如，当对5×5的图像使用3×3的滤波器，步长为1×1（每步移动1个像素）进行卷积时，将得到3×3的输出（复杂度降低64%）。

特征提取
- Gabor特征在高斯颜色模型上 ：颜色 - 纹理特征分两步计算：
  - 在基于高斯颜色模型的变换颜色空间中进行颜色测量。
  - 通过Gabor滤波器组进行纹理测量。
- Gabor色度特征 ：从亮度平面提取Gabor特征和色度特征的组合。
- 复小波特征和色度特征20 ：对每个颜色通道计算双树复小波变换（DT - CWT），与离散小波变换相比，它具有方向选择性和适度冗余等优点。
分类器
- 支持向量机（SVM） ：学习一个超平面，以最大间隔将一组正例与一组反例分开。可以使用核函数在更高维空间中学习超平面。根据核函数及其参数，选择了两种SVM：二次SVM（二次核）和三次SVM（三次核）。
- 判别分析 ：考虑训练数据的多元分布（组），使用马氏距离估计每个观测值到每个组的多元均值（质心）的距离。将新样本标记为距离最小的组。根据类之间形成的边界，定义了两种类型的判别分析：
  - 线性判别（线性边界）
  - 二次判别（非线性边界，如椭圆、抛物线或双曲线）
- 线性回归 ：通过组合多个学习者（如分类器或专家）的输出对新样本进行分类。不同的基学习器生成过程和/或不同的组合方案会导致不同的集成方法：
  - 提升树 ：每个基估计器按顺序在重新加权的训练数据版本上生长，以减少组合估计器的偏差。最终分类器将是分类器的加权平均值。
  - 袋装树 ：这是一个复杂决策树的自助聚合集成。这些决策树在从原始数据中有放回抽样的样本上进行训练。

大数据分析服务在医疗保健中的应用

引言
随着互联网评估机制的发展，大数据分析在医疗组织中也应运而生。通过医疗扫描机制，电子病历、医院信息系统、影像等相关数据开始得到应用。据专家研究，2020年医疗组织相关的数据为35ZB，与2009年相比增加了44倍。如今，医疗组织通过考虑临床操作、药物研究与开发、定制治疗方法等，改变了人们的医疗保健方式。
相关工作
- 医疗领域的数据挖掘 ：大数据应用科学已广泛应用于医疗保健、制造、能源、自然、运输等多个领域。例如，有人认为必须实现对大量数据的即时访问、分发、处理、存储和分析。有人指出患者的病毒症状可以帮助医生进行诊断并做出明确的假设。还有人认为准确识别医疗数据有助于早期疾病发现、患者预防措施、治疗护理、群体服务以及识别未来疾病的发生。
- 医疗领域大数据的隐私问题 ：随着医疗数据的快速增长，与数据隐私和概率相关的技术问题也日益增加。有人解释说，概率风险因素的数量和准确性阻碍了云服务研究中整个数据的流动。有人表示，最新技术为公众提供了各种选择和医疗保健的良好扩展，但前提是必须保持医生、护士、患者和医疗服务提供者之间的关系。
- 医疗领域隐私问题的解决方案 ：如今，大多数研究人员和学者正在深入研究规范和架构，以解决大数据的隐私和概率问题。有人引入了基于区块链技术等参数的架构结论，包括医疗保健单位、保险公司、诊所和患者，并建议开发单独的单元链来保护数据的概率隐私。然而，出于安全原因，每次迭代都要维护用户标识，这会破坏并削弱整个医疗保健管理系统。如果数据从一个点移动到另一个点，应通过实施提交和数据管理以及一些加密规则来严格遵守特定协议，以确保数据传输的安全性。在临床试验的初始阶段，通过确认数据的准确性，可以在不将数据传输到其他中央数据库的情况下解决概率保存的重要性。
方法论
- 使用大数据的医疗保健安全措施 ：本调查共向护士（30人）、医生（25人）、技术人员（30人）和管理人员（15人）发放了100份问卷，收回92份，其中89份有效。最终确定了数据隐私安全的风险因素。本调查的主要问题可分为四类：存储、销毁和应用。
- 隐私评估模型 ：根据信息安全风险因素，从四个阶段分析医疗保健大数据隐私安全：利用漏洞（V）、资产重要性（Z）、风险规律性（T）和漏洞强度（E）。然后，医疗保健大数据的威胁大小R定义如下：
  [R = f (A, B) = f [A(F, V ), C(S, D)]]
  其中，“A”定义风险程度，“B”定义风险损失，“F”定义频率，“V”定义漏洞严重程度，“S”描述资产，“D”定义漏洞程度。
- 架构：通过使用风险因素设置专家来分析问卷。通过问卷向专家提出问题，分析结果以获取反馈和意见修订。以下是风险评估指标体系的流程：

graph LR
    A[问卷发放] --> B[数据收集]
    B --> C[风险因素分析]
    C --> D[专家评估]
    D --> E[反馈与修订]

综上所述，机器学习在乳腺癌分析和预测中展现出了巨大的潜力，不同的算法和方法在准确性和效率上各有优劣。同时，大数据分析服务在医疗保健中的应用也面临着隐私和安全等问题，需要通过合理的方法和架构来解决。未来，随着技术的不断发展，这些领域有望取得更大的突破，为医疗行业带来更多的便利和进步。

医疗领域的机器学习与大数据分析应用（续）

机器学习在乳腺癌分析中的应用总结与展望

算法性能对比总结
- 从前面的研究可以看出，在乳腺癌分类和风险计算等任务中，不同的机器学习算法表现各异。SVM在准确性方面表现突出，以97.13%的准确率超越了NB、k - NN和C4.5等算法。这表明SVM在处理乳腺癌相关数据时，能够更好地找到数据中的模式和规律，从而做出更准确的分类决策。
- 然而，其他算法也并非毫无优势。例如，k - NN算法简单直观，在某些特定场景下可能具有较好的适应性；C4.5决策树算法能够生成易于理解的分类规则，对于解释分类结果有一定的帮助。
- 以下是几种算法性能的对比表格：
  | 算法 | 准确性 | 精确性 | 敏感性 | 特异性 |
  | — | — | — | — | — |
  | SVM | 97.13% | 较高 | 较高 | 较高 |
  | NB | - | - | - | - |
  | k - NN | - | - | - | - |
  | C4.5 | - | - | - | - |
未来研究方向
- 进一步优化算法性能：虽然SVM目前表现出色，但仍有提升的空间。可以通过调整核函数、优化参数等方式，进一步提高其在乳腺癌分析中的准确性和效率。
- 多算法融合：可以尝试将不同的机器学习算法进行融合，充分发挥各自的优势，以提高整体的分类性能。例如，将SVM与决策树算法相结合，利用决策树的可解释性和SVM的准确性。
- 结合更多特征：除了现有的颜色 - 纹理特征等，还可以考虑结合其他生物学特征、临床特征等，以更全面地描述乳腺癌的特征，提高分类的准确性。

系统实现的优化与挑战

系统优化建议
- 数据预处理优化 ：在特征提取之前，对图像数据进行更有效的预处理，如去噪、增强对比度等，可以提高特征提取的质量，从而提升分类的准确性。
- 分类器集成优化 ：可以尝试不同的分类器组合方式，以及调整分类器集成中的权重分配，以找到最优的集成方案。
- 模型训练优化 ：在CNN的训练过程中，可以采用更先进的优化算法，如Adam优化算法，加快模型的收敛速度，提高训练效率。
面临的挑战
- 数据标注困难 ：组织病理学图像的标注需要专业的医学知识，标注过程耗时且容易出现误差。这可能会影响模型的训练效果和分类准确性。
- 计算资源需求大 ：CNN是一个深度且复杂的模型，训练过程需要大量的计算资源和时间。对于一些资源有限的机构来说，可能难以承担。
- 模型可解释性差 ：虽然CNN在图像分类任务中表现出色，但它是一个黑盒模型，难以解释其决策过程。在医疗领域，模型的可解释性至关重要，因为医生需要了解模型做出决策的依据。

大数据分析服务在医疗保健中的挑战与应对策略

面临的挑战
- 隐私保护难题 ：医疗数据包含大量患者的敏感信息，如个人身份、疾病史等。在大数据分析过程中，如何确保这些信息的隐私安全是一个巨大的挑战。
- 数据质量参差不齐 ：医疗数据来源广泛，包括电子病历、影像数据等，数据格式和质量差异较大。这给数据的整合和分析带来了困难。
- 技术人才短缺 ：大数据分析需要具备专业的技术知识和技能，如数据挖掘、机器学习等。目前，医疗领域缺乏既懂医学又懂大数据技术的复合型人才。
应对策略
- 加强隐私保护技术 ：采用先进的加密技术、匿名化技术等，对医疗数据进行加密和处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
- 建立数据质量标准 ：制定统一的数据质量标准，对医疗数据进行规范化管理，提高数据的质量和可用性。
- 培养复合型人才 ：加强医学和信息技术专业的交叉培养，培养既懂医学又懂大数据技术的复合型人才，以满足医疗领域大数据分析的需求。

结论

机器学习和大数据分析在医疗领域，尤其是乳腺癌分析和医疗保健服务中具有重要的应用价值。机器学习算法在乳腺癌分类和风险预测方面取得了一定的成果，SVM等算法表现出较高的准确性。同时，基于CNN的系统在乳腺组织病理学图像分类中也具有潜力，但面临着数据标注、计算资源和可解释性等挑战。

大数据分析服务在医疗保健中能够帮助医疗组织更好地管理数据、提供个性化服务，但也面临着隐私保护、数据质量和技术人才等问题。通过加强隐私保护技术、建立数据质量标准和培养复合型人才等策略，可以有效应对这些挑战。

未来，随着技术的不断发展和创新，机器学习和大数据分析有望在医疗领域发挥更大的作用，为提高医疗服务质量、改善患者健康状况做出更大的贡献。

graph LR
    A[医疗领域] --> B[机器学习在乳腺癌分析]
    A --> C[大数据分析服务在医疗保健]
    B --> B1[算法性能优化]
    B --> B2[系统实现优化]
    C --> C1[应对隐私挑战]
    C --> C2[提升数据质量]
    C --> C3[培养专业人才]

以上就是关于医疗领域机器学习与大数据分析应用的相关内容，希望能够为大家提供一些有价值的参考。在未来的研究和实践中，我们期待看到更多的创新和突破，为医疗行业带来新的发展机遇。