42、机器学习在医疗诊断与数据分析中的应用

机器学习在医疗诊断与数据分析中的应用

在医疗领域，机器学习（ML）和人工智能（AI）技术正发挥着越来越重要的作用，从疾病诊断到数据处理和分析，都展现出了巨大的潜力。

1. 损伤聚合与疾病分析

在疾病的发展过程中，损伤往往是逐渐积累的。持续引入损伤时，随着时间推移会出现损伤聚合的现象。例如，轴突创伤并非一次性形成，而是通过衰老或神经退行性感染在一段时间内逐渐获得。当损伤随时间增加时，准确性的初始损失较为缓慢，后期损失则更快。

利用特定方法，通过理解卷积神经网络（CNN）在分析帕金森病、创伤性脑损伤（TBI）、阿尔茨海默病（AD）等导致认知行为改变的疾病中的演变，能够有效地进行疾病分析。

2. 基于3D - CNN的阿尔茨海默病诊断

从MRI图像输入中检测AD有多种技术。深度学习背景适用于构建基于内容的图像检索以辅助AD诊断。3D胶囊网络方法与CNN结合使用，它具有一个已经训练好的3D自动编码器，在预测性能上比基于深度学习的CNN更好。3D胶囊网络学习速度快，能有效处理小数据集和清晰图像，在AD分类中准确率约为98.42%。

自动编码器用于学习无监督数据，能够从图像中提取一些细节，具体通过从小型图像数据集中提取图像部分来实现。其架构如下：

graph LR
    A[Sample image] --> B[Preprocess image]
    B --> C[Extract features]
    C --> D[Train pattern]
    D --> E[Recognize]
    E -