24、肝癌检测与用水需求预测的技术探索

肝癌检测与用水需求预测的技术探索

肝癌检测技术

在肝癌检测领域，相关研究采用了混合方法为基础的卷积神经网络（Hybrid Approach - Based Convolutional Neural Network，HABCNN）。首先获取肝癌CT图像数据集，这些数据集来自特定资源。然后对图像进行预处理和分割操作，具体步骤如下：
1. 预处理与分割 ：使用直方图均衡化进行预处理和分割，之后利用HABCNN进行处理，能得到较好的结果。
2. 数据划分 ：将数据集按70%和30%的比例划分为训练集和测试集。

为了评估检测效果，采用了多个性能指标，具体计算公式如下：
- 准确率（Accuracy） ：$Accuracy(A) = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}$
- 灵敏度（Sensitivity） ：$Sensitivity = \frac{TP}{TP + FN}$
- 特异度（Specificity） ：$Specificity = \frac{TP}{TP + FP}$
- Dice相似度系数（DSC） ：$DSC = \frac{2TP}{2TP + FP + FN}$

下面是不同检测机制的性能对比表格：
| 性能指标 | 多层感知器 | C4.5 | HABCNN（提议） |
| — | — | — | — |
| 特异度 | 88.0