10、深度学习在宫颈癌风险分类与数据加密中的应用研究

深度学习在宫颈癌风险分类与数据加密中的应用研究

一、宫颈癌风险分类的多层感知器网络敏感性分析

在当今科技飞速发展的时代，深度学习和机器学习算法在疾病检测领域的应用日益广泛，尤其是在宫颈癌的诊断方面。这些算法通过对患者医疗历史数据集的分析，为早期诊断和降低死亡率提供了有力支持。然而，在临床环境中成功实施基于深度学习和机器学习的预测与诊断系统仍面临诸多挑战，其中一个关键问题是如何有效地选择最优的正则化、超参数和网络架构。

1. 相关研究回顾

   • 不同的研究人员提出了多种用于临床检测宫颈癌的算法。例如，Alyafeai和Ghouti提出了一种深度学习框架，利用预训练的深度学习算法对宫颈图像（cervigrams）进行分析，在准确性和速度方面优于现有分类器。
   • 还有研究运用数据挖掘技术，结合随机森林、朴素贝叶斯和简单逻辑回归等机器学习算法，对宫颈癌风险因素进行分析和预测，准确率高达96.40%。
   • Rayavarapu和Krishna将投票分类器与深度神经网络相结合，对患者的医疗历史进行宫颈癌分类，该模型在活检目标变量上达到了95%的高准确率。
   • 部分研究通过结合其他机器学习算法来减少偏差和提高性能，预测宫颈癌的准确率超过85%。
   • 基于多层感知器（MLP）算法的病理模型也被用于检测宫颈癌和分析风险因素，该模型在四个目标变量上的准确率在92 - 97%之间。

   然而，以往的研究大多没有对算法达到最大性能的参数值进行深入分析，并且人工神经网络在宫颈癌风险预测算法中的应用也不够广泛。因