15、糖尿病与乳腺癌的医学预测模型研究

糖尿病与乳腺癌的医学预测模型研究

1. 糖尿病预测模型

1.1 模型基础概念

在预测糖尿病的研究中，涉及到多种机器学习模型。首先了解一下神经网络的基本原理，神经元可以与下一层的多个神经元相连，每个突触都有一个权重，该权重影响着该神经元在整个神经网络中的重要性。改变模型的权重是训练深度学习模型的主要方式。当一个神经元从模型的上一层神经元获取输入后，它会将每个信号的权重相加，并将结果传递给激活函数，激活函数会计算出该神经元的输出值，该输出值再通过另一个突触传递到神经网络的下一层。

同时，Optuna 是一个用于自动寻找最优超参数的框架，它使用不同的采样器，如网格搜索、贝叶斯、随机和进化算法等，能高效搜索大空间，还可轻松在多个线程上并行化。Stacking 是一种集成技术，它并行使用多个模型，并通过另一个模型对这些预测进行训练来组合它们，与使用同质模型的装袋和提升等其他集成技术不同，Stacking 使用异质学习器。

1.2 相关研究工作

• 有研究对心率变异性（HRV）信号进行分类，使用长短期记忆（LSTM）、卷积神经网络（CNN）及其组合从输入的 HRV 数据中提取有意义的特征，再将这些特征传递给支持向量机（SVM）进行分类，相比之前未使用 SVM 的工作，CNN 和 CNN - LSTM 架构的性能分别提高了 0.03% 和 0.06%，准确率约为 95.7%。
• 利用 PIMA 数据集进行的比较研究，使用了各种分类模型和集成技术，如 K 近邻（KNN）、逻辑回归（LR）、决策树（DT）、SVM、梯度提升（GB）和随机森林（RF）等，结果显示 RF 比其他机器学习技术具有更高的准确率。
• 还有研究使用 R 数据操作工具检测具有风险因素的模式，对 PIMA 印第安人数据集进行分析，测试了多种机器学习算法，如线性核 SVM、径向基函数（RBF）、KNN、人工神经网络和多因素降维（MDR）等，通过 Boruta 包装器（R 中的特征选择工具）确定了四个重要属性，并计算了每个算法的准确率、精确率和召回率等参数。
• 有研究将机器学习算法嵌入数据挖掘管道中，处理来自意大利一家医院约 1000 个数据点的数据集，使用随机森林处理缺失数据，采取适当步骤处理数据集中的类别不平衡问题，使用带有逐步特征选择的逻辑回归，最终达到了 83.8% 的准确率。
• 另一项研究使用更容易获取的特征（如突然体重减轻和肥胖）来早期检测糖尿病，使用了六种经典机器学习模型，包括 LR、SVM、RF、提升和人工神经网络，数据集来自孟加拉国一家医院，RF 和人工神经网络的表现优于 LR、SVM 和决策树，人工神经网络的准确率最高，达到 96%。

1.3 概念方法

本研究使用了多种模型，包括 SVM、RF、XGBoost 和神经网络，并对它们的超参数进行了优化，同时将它们进行组合堆叠。所有模型都使用 70% 的数据进行训练，并进行五折交叉验证，即每次迭代在四个折叠上进行训练，在一个折叠上进行验证，最后将每次迭代的结果连接起来并取平均值进行最终预测。

• 逻辑回归（LR） ：将类别表示为特征的线性组合，通过赋予它们最优权重来工作。训练模型进行 500 次迭代，使用 Optuna 优化逆正则化强度（C），优化后的值为 257.92，较高的“C”值表示训练数据接近现实世界数据，应给予更多重视。
• 支持向量机（SVM） ：通过创建一个超平面，使不同类别的数据点之间的间隔最大。使用线性核，在二维平面中创建一条直线来对数据点进行分类，优化正则化参数“C”，当 C = 2.1 时模型表现最佳，正则化参数控制模型因错误分类而遭受的惩罚。
• 随机森林（RF） ：是一种集成模型，以决策树为基本单元，将这些不相关树的结果平均以获得最终输出。使用 Optuna 微调模型的深度和估计器数量，当估计器数量为 7，最大深度为 13.74 时模型表现最佳。
• XGBoost ：是一种提升技术，只有一棵决策树在真实数据上进行训练，后续的树都在前面树的误差上进行训练，使用分类与回归树（CART）作为基本单元。对该模型的估计器数量、学习率、L1 和 L2 正则化项、子采样大小和树的最大深度进行了微调，L1 正则化用于减少高维数据集中的特征数量，L2 正则化使误差项分散在所有权重上，从而得到更精确、定制的最终模型。
• 神经网络 ：由不同层的节点组成，主要包括输入层、输出层和中间的隐藏层。每个节点都有相关的权重和阈值，只有当输入值乘以权重超过阈值时，数据才会通过该节点，随着模型的训练，权重会不断变化，节点和层的权重和偏差的组合有助于准确预测最终输出。

将上述不同模型以不同组合进行堆叠，使用这些不同模型为验证数据集生成预测，并针对该数据点的真实类别对这些预测进行逻辑回归训练。

1.4 模型评估

在评估模型时，使用了来自 UCI ML 存储库的数据集，该数据集是通过对孟加拉国 Sylhet 糖尿病医院进行的调查创建的，包含 520 个患者的数据，其中 320 例糖尿病阳性，其余为阴性。将 70% 的数据用于训练，30% 用于测试。对数值特征（只有年龄）使用最小 - 最大标量进行归一化，对分类数据使用顺序编码器和独热编码。

模型	准确率（%）	假阴性率
逻辑回归	92.94	4.30
支持向量机	91.02	7.52
随机森林	96.15	2.15
XGBoost	96.15	3.22
神经网络	98.08	1.96
LogReg + SVM	92.30	5.37
LogReg + Random Forest	93.58	3.22
LogReg + Random Forest + XGBoost	96.79	1.07
LogReg + Random Forest + Neural Network	95.51	3.22
LogReg + Random Forest + XGBoost + SVM	95.51	3.22

从结果来看，神经网络的准确率最高，达到 98.08%，而逻辑回归、随机森林和 XGBoost 的集成模型的假阴性率最低。

以下是逻辑回归模型中各特征的系数：
| 特征 | 系数 |
| ---- | ---- |
| 年龄 | -0.04236754 |
| 性别 | -4.20007207 |
| 多尿 | 4.76788881 |
| 多饮 | 4.92444541 |
| 突然体重减轻 | 0.25806588 |
| 肥胖 | 0.64441296 |
| 虚弱 | 0.66976562 |
| 多食 | 1.12353558 |
| 生殖器念珠菌病 | 1.80860326 |
| 视力模糊 | 1.85355942 |
| 瘙痒 | -3.16816322 |
| 易怒 | 2.78359415 |
| 愈合延迟 | -0.77989157 |
| 部分麻痹 | 0.87967633 |
| 肌肉僵硬 | -0.16638746 |
| 脱发 | 0.23253257 |

不同模型的训练和测试情况可以用以下 mermaid 流程图表示：

graph LR
    A[数据集] --> B[划分训练集和测试集]
    B --> C[训练模型]
    C --> D{模型类型}
    D -->|逻辑回归| E[评估逻辑回归模型]
    D -->|支持向量机| F[评估支持向量机模型]
    D -->|随机森林| G[评估随机森林模型]
    D -->|XGBoost| H[评估XGBoost模型]
    D -->|神经网络| I[评估神经网络模型]
    D -->|集成模型| J[评估集成模型]
    E --> K[记录准确率和假阴性率]
    F --> K
    G --> K
    H --> K
    I --> K
    J --> K

2. 乳腺癌识别与分类

2.1 乳腺癌概述

乳腺癌（BC）是女性常见的恶性肿瘤，在印度女性中发病率较高，每 100,000 名女性中发病率高达 25.8，死亡率为 12.7。近年来，其发病率和死亡率不断上升，主要原因是早期识别不当。乳腺癌是一种恶性肿瘤，会导致乳房附近细胞异常生长。

2.2 乳腺癌症状与阶段

乳腺癌的主要症状包括：
- 乳房中发现硬块（硬块大小、形状和质地各异，边缘大多不光滑）。
- 乳房部分区域发炎。
- 乳房皮肤颜色改变。
- 长时间疼痛（少数情况下可能无疼痛感）。
- 乳头出现发红或皮肤脱皮现象。
- 乳头分泌透明液体。
- 腋下淋巴结肿大持续超过两周。

乳腺癌根据肿瘤的生长情况分为以下阶段：
| 阶段 | 描述 | 生存率 |
| ---- | ---- | ---- |
| 0 期 | 癌细胞积聚，但无扩散至其他组织的能力，尤其不会扩散到乳房附近的淋巴结 | - |
| 1A 期 | 乳房周围肿瘤小于 2 cm，无转移组织，可治愈 | - |
| 1B 期 | 乳房周围肿瘤小于 2 cm，腋下 1 - 3 个淋巴结有微转移 | - |
| 2A 期 | 肿瘤小于 2 cm，在淋巴结（如手臂、皮肤）出现转移特征，乳腺腺体中有小转移，生存率 100% | 100% |
| 2B 期 | 肿瘤直径小于 2 - 5 cm，位于内部器官，无在胸壁或皮肤附近生长的潜力，生存率约 93% | 93% |
| 3A 期 | 肿瘤不超过 5 cm，缓慢扩散至淋巴结，肿瘤增大到 9 cm 时，可能扩散到乳腺腺体的腋下淋巴结 | - |
| 3B 期 | 肿瘤细胞快速扩散至胸部、手臂和皮肤，淋巴结无转移或乳腺腺体淋巴结有 1 - 3 个微转移，至少影响 9 个乳腺腺体淋巴结 | - |
| 3C 期 | 不取决于肿瘤大小，腋下 10 个淋巴结受转移影响，锁骨上下区域也受影响，生存率约 75% | 75% |
| 4 期 | 无论肿瘤大小，大多数情况下癌细胞会转移到骨骼、肝脏、大脑或肺部，生存率近 20% | 20% |

基于钙化形式，肿瘤阶段可分为良性、中间和恶性三类：
| 钙化类型 | 钙化形式 |
| ---- | ---- |
| 良性 | 弥漫或散在、区域性 |
| 中间 | 聚集 |
| 恶性 | 线性、分段 |

乳房肿块的检测比钙化检测更复杂，根据乳房肿块的形状和边缘描述符可以确定乳腺癌的严重程度类型：
| 乳腺癌严重程度类型 | 形状描述符 | 边缘描述符 |
| ---- | ---- | ---- |
| 良性 | 圆形、椭圆形和小叶形 | 边界不清 |
| 中间 | 小叶形 | 模糊、边界不清、微小叶形 |
| 恶性 | 不规则 | 边界不清和有毛刺 |

2.3 乳腺癌筛查方法

• 乳腺钼靶摄影 ：是一种古老的筛查方法，通过产生低剂量 X 射线检查乳房，能显示钙积聚和乳房肿块。在一般人群中的敏感度估计在 75% - 90% 之间，阳性预测值为 25%。但它不适用于高严重程度的女性，对致密组织、植入物、激素失调、纤维囊性乳房等情况的筛查效果不佳，随着乳房组织密度增加，识别感染区域的能力会降低，且在压迫乳房组织时可能释放恶性细胞到血液中，年轻女性受电离辐射影响更严重。
• 超声检查 ：是一种较新的工具，与乳腺钼靶摄影和临床检查配合使用，尤其在致密乳房组织情况下作为辅助工具，使筛查过程更轻松。它不依赖肿瘤大小，但依赖工具质量、专家对图像的解释知识和多学科方法的应用。然而，其筛查效率取决于信号处理效率，需要专家解释原始数据，数据采集过程也需要经验丰富的顾问，且不适合一次性筛查多个图像，存在噪声干扰，图像质量低，对自动检测和分类过程有噪声相关问题。
• 磁共振成像（MRI） ：是一种无痛、非侵入性的筛查方法，不使用电离辐射，适用于致密乳房，能从任何方向获取原始数据，可轻松识别胸壁附近的癌细胞，评估乳房肿瘤切除术后癌症的复发情况。但数据采集过程耗时，穿透致密乳房较深，费用昂贵。

乳腺癌的筛查过程可以用以下 mermaid 流程图表示：

graph LR
    A[患者] --> B[临床检查]
    B --> C{检查结果}
    C -->|疑似| D[选择筛查方法]
    D -->|乳腺钼靶摄影| E[进行乳腺钼靶摄影检查]
    D -->|超声检查| F[进行超声检查]
    D -->|磁共振成像| G[进行磁共振成像检查]
    E --> H[分析检查结果]
    F --> H
    G --> H
    H --> I{是否确诊}
    I -->|是| J[制定治疗方案]
    I -->|否| K[进一步检查或观察]

综上所述，无论是糖尿病预测还是乳腺癌识别与分类，都有多种方法和模型可供选择，不同的方法和模型各有优缺点，在实际应用中需要根据具体情况进行综合考虑和选择。

糖尿病与乳腺癌的医学预测模型研究

2. 乳腺癌识别与分类（续）

2.4 乳腺癌检测与分类的挑战与解决方案

从上述筛查方法可以看出，每种方法都存在一定的局限性。为了提高乳腺癌的检测和分类准确性，需要综合运用多种方法，并结合机器学习技术。以下是对不同筛查方法局限性的总结及可能的解决方案：

筛查方法	局限性	解决方案
乳腺钼靶摄影	不适用于高严重程度女性，对致密组织筛查效果差，压迫乳房可能释放恶性细胞，年轻女性受辐射影响大	与其他筛查方法结合使用，如超声检查和 MRI；采用更先进的图像处理技术提高识别能力
超声检查	依赖专家解释数据，数据采集耗时长，不适合多图像筛查，存在噪声干扰，图像质量低	提高信号处理效率，开发自动识别算法减少对专家的依赖；采用多模态成像技术提高图像质量
磁共振成像（MRI）	数据采集耗时，费用昂贵	优化扫描参数，缩短采集时间；探索降低成本的方法，如共享设备资源

除了上述筛查方法，还可以结合临床测试，如乳头抽吸液（NAF）、乳房活检和基因测试等，以获取更全面的信息。同时，利用机器学习算法对医学图像进行分析和处理，可以提高乳腺癌的早期识别和分类准确性。

2.5 机器学习在乳腺癌识别中的应用

机器学习算法可以从医学图像中提取有意义的特征，并根据这些特征对乳腺癌进行分类。例如，可以使用逻辑回归算法对乳腺钼靶摄影图像进行分析，提取与乳腺癌相关的特征，如钙化形式、乳房肿块的形状和边缘等，然后根据这些特征预测乳腺癌的严重程度。

以下是一个简单的逻辑回归算法在乳腺癌识别中的应用步骤：
1. 数据收集 ：收集乳腺钼靶摄影图像和对应的临床信息，包括患者的年龄、症状、诊断结果等。
2. 特征提取 ：从图像中提取与乳腺癌相关的特征，如钙化形式、乳房肿块的形状和边缘等。可以使用图像处理技术和机器学习算法进行特征提取。
3. 数据预处理 ：对提取的特征进行预处理，如归一化、标准化等，以提高模型的性能。
4. 模型训练 ：使用逻辑回归算法对预处理后的数据进行训练，得到一个分类模型。
5. 模型评估 ：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，计算模型的准确率、召回率、F1 值等指标，评估模型的性能。
6. 模型应用 ：将训练好的模型应用于新的乳腺钼靶摄影图像，预测乳腺癌的严重程度。

以下是一个简单的 mermaid 流程图，展示了逻辑回归算法在乳腺癌识别中的应用流程：

graph LR
    A[数据收集] --> B[特征提取]
    B --> C[数据预处理]
    C --> D[模型训练]
    D --> E[模型评估]
    E --> F{评估结果}
    F -->|满意| G[模型应用]
    F -->|不满意| H[调整模型参数]
    H --> D

3. 总结与展望

3.1 研究成果总结

在糖尿病预测方面，通过使用多种机器学习模型，如逻辑回归、支持向量机、随机森林、XGBoost 和神经网络，并对它们的超参数进行优化和组合堆叠，取得了较好的预测效果。其中，神经网络的准确率最高，达到 98.08%，而逻辑回归、随机森林和 XGBoost 的集成模型的假阴性率最低。

在乳腺癌识别与分类方面，介绍了乳腺癌的症状、阶段和筛查方法，分析了不同筛查方法的局限性，并提出了相应的解决方案。同时，探讨了机器学习算法在乳腺癌识别中的应用，如逻辑回归算法的应用步骤和流程。

3.2 未来研究方向

• 数据扩充 ：目前使用的数据集规模相对较小，限制了模型的性能。未来可以收集更多的数据，尤其是不同地区、不同人群的数据，以提高模型的泛化能力。
• 多模态数据融合 ：结合多种医学数据，如医学图像、临床信息、基因数据等，进行多模态数据融合，以获取更全面的信息，提高预测和识别的准确性。
• 模型优化 ：不断优化机器学习模型的结构和参数，探索新的算法和技术，以提高模型的性能和效率。
• 临床应用 ：将研究成果应用于临床实践，开发基于机器学习的医学诊断系统，为医生提供辅助诊断建议，提高疾病的早期诊断和治疗效果。

通过不断的研究和实践，相信在糖尿病和乳腺癌的预测、识别与分类方面会取得更大的进展，为人类的健康事业做出更大的贡献。