28、计算机辅助可视化管理间质性肺疾病

计算机辅助可视化管理间质性肺疾病

1 机器学习算法在医疗诊断中的应用

在医疗诊断领域，面对现有的数据模式，学习算法是自然的选择，因为它们能从提供的数据中学习。不同类型的机器学习算法在医疗诊断中有着各自独特的应用。

1.1 监督式机器学习

监督式机器学习是通过向模型提供一组输入数据以及预先已知的相应输出值来训练模型。之后，算法会生成一个适合输入数据的模型（公式），用于分析新的输入数据。常见的监督学习目的包括线性回归和分类。
- 线性回归 ：用于确定依赖于输入数据的连续值，目标是拟合一条直线以最佳估计训练数据。在间质性肺疾病（ILD）检测中，线性回归模型可考虑多个特征，如肺动脉（PA）直径、平均肺动脉压（mPAP）、HRCT确定的ILD严重程度、用力肺活量（FVC）、肺一氧化碳弥散量（TLCO）以及年龄、性别和体表面积（BSA）等。这些因素在ILD诊断过程中发挥着重要作用。
- 逻辑回归 ：用于分类目的，即根据一定的概率或置信水平将输入数据标记为两个类别之一。例如，在老年肺炎患者中，评估其致命概率时可能会考虑平均年龄、肺部严重程度指数、相关疾病（糖尿病、高血压）和QTc间期延长等特征。

1.2 无监督式机器学习

无监督式机器学习没有训练集告知算法应如何生成结果，而是由算法自身负责在数据中寻找共同点。主要用于聚类、异常检测和神经网络等。常见的无监督机器学习算法包括K - 均值聚类、层次聚类、DBSCAN聚类和隐马尔可夫模型。这些算法常用于疾病进展评估，如慢性阻塞性肺疾病、ILD、结核病监测、亨廷顿病和糖尿病等。

1.3 强化学习