23、深度学习算法与电商基准测试：医疗与商业的创新探索

深度学习算法与电商基准测试：医疗与商业的创新探索

1. 深度学习在心肌病分类中的应用

在医疗领域，心肌病的准确分类对于疾病的诊断和治疗至关重要。目前已知的心肌病类型超过14种，基于超声心动图（Echo）对其进行分类是一项极具挑战性的任务。不过，已经有许多算法被提出用于早期检测常见且危及生命的肥厚型心肌病（HCM），并将其与其他类型的心肌病区分开来。

1.1 相关算法介绍

• Balaji等人的算法 ：该算法用于区分HCM和扩张型心肌病（DCM）。首先，使用斑点减少各向异性扩散滤波器（SRAD）和自适应直方图均衡化（AHE）技术来减少A4C超声心动图视图中的噪声。接着，通过模糊C均值（FCM）阈值细分左心室区域以及图像分类所需的特征（如左心室参数、形状和统计特征）。最后，使用机器学习算法（如反向传播神经网络BPNN、支持向量机SVM和组合k近邻kNN）对分离的特征进行分类。其中，BPNN表现最佳，分类准确率达到90.20%，灵敏度为85.71%，特异性为92.54%。但该方法结构复杂且耗时。
• U - net算法 ：通过重新训练网络来区分HCM和健康心脏的心电图。基于该算法，使用一个未命名的数据集开发了一个半监督生成对抗网络模型，结果达到了92.3%。
• 基于Inception - Resnet - v110架构的算法 ：具备预测所有表型的能力，左心室HCM的准确率达到75%。
• J. Zhang等人的CNN模型 ：用于区分左心室肥厚和健康心脏。该研究使