16、基于IoMT与机器学习的心脏病诊断系统

基于IoMT与机器学习的心脏病诊断系统

1. 引言

为了持续追踪实际情况，医疗物联网（IoMT）通过复杂的无线网络和传感器将不同的物理设备相互连接，使所连接的物联网设备能够进行交互。在过去十年中，互联网被用于高速数据传输。患者可以使用智能健身设备来收集有关自身健康的统计数据，如心律、血压和血糖水平等。这些信息也可以通过可穿戴设备上的传感器进行跟踪，并发送到智能手机上。物联网可用于获取实时数据，如果需要提取手动数据，则可以将物联网与机器学习相结合。

心血管问题是导致心脏病的主要原因，对人类健康有着重大影响。心脏病是世界上最常见且致命的人类疾病。在心脏病发作时，心脏无法与身体其他部位协同工作，导致身体各部位得不到足够的血液供应，从而使身体功能失调，最终引发心力衰竭。其症状包括缺氧、身体疲劳、脚部肿胀和疲倦等。心脏病的成因包括肥胖、高血压、高胆固醇、吸烟和不健康的饮食习惯等。因此，必须尽早预测引发心脏病的症状或特征，以便尽快进行治疗。本文设计了一种使用机器学习分类技术的心脏病预测系统。

以下是几种常见的心脏病类型：
- 冠状动脉疾病 ：营养物质和氧气通过冠状动脉循环输送。动脉可能因斑块沉积而患病或受损，这会影响冠状动脉，减少心脏的氧气和营养供应。
- 心肌梗死 ：也被称为心脏病发作和冠状动脉血栓形成。异常的血流会影响或完全破坏心肌。这种心脏病是由于冠状动脉内的凝血在患者不知情的情况下发生而引起的。
- 心脏骤停 ：心脏无法成功地将血液泵送到全身，导致心力衰竭。心脏的左右部分都会受到损害。在高血压或冠状动脉疾病的情况下，心脏会变得过于僵硬。
- 肥厚型心肌病 ：左心室增厚会使血液难以流出心脏。这是一种遗传性疾病，患有肥厚型心脏病的人有50%的几率将这种疾病遗传给后代。
- 心律失常 ：由于心脏协调冲动的功能异常而导致。它会使心脏跳动过快或过慢。偶尔出现不规则心跳是正常的，但虚弱或不健康的心脏需要得到适当的调整和护理。

许多研究人员使用多种机器学习算法结合多数投票法取得了不错的成果，但这种方法存在耗时的问题。因此，本文提出了一种使用五种不同机器学习算法的新技术，该技术独立实现多数投票法，有望提供更有前景的结果。

2. 相关工作

随着人口统计数据和疾病数量的日益增加，医院难以应对所有疾病的治疗。对于一些严重疾病，如高胆固醇、心力衰竭等，需要持续监测患者的健康状况。借助IoMT，医生可以从远程位置随时监督患者。IoMT框架允许对患者进行远程跟踪，患者的实时健康数据通过探测器捕获和验证后发送给医生。监护人可以跟踪患者的健康状况，在紧急情况下可以直接联系医生。这些保存的患者数据还可以在紧急情况下实现通信和诊断。

以下是不同研究人员在心脏病预测方面所采用的方法及成果：
| 作者 | 所使用的算法/技术 | 结果描述 |
| — | — | — |
| Shashikant等 | 逻辑回归、决策树、随机森林 | 该系统旨在预测吸烟者的心脏衰竭情况。三种算法中，随机森林的准确率最高，达到93.61% |
| Mezzatesta等 | 支持向量机（核函数=RBF和非线性） | 使用支持向量机，意大利数据集的准确率为95.25%，美国数据集的准确率为92.15% |
| Beunza等 | 决策树、随机森林、支持向量机、神经网络和逻辑回归 | 在所有监督式机器学习方法中，支持向量机获得的AUC值最高，为0.75 |
| Latha等 | 集成技术（如装袋和提升）与其他机器学习算法 | 该方法将弱分类器的准确率提高了0.7 |
| Golande等 | 决策树、K近邻、K均值聚类、Adaboost | 作者研究了各种分类方法及其相应的准确率 |
| Gawali等 | 朴素贝叶斯、改进的K均值聚类 | 应用这两种数据挖掘技术，准确率达到84.43% |
| Ul - Haq等 | 逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、人工神经网络、决策树、K近邻 | 支持向量机的准确率最高，为86%；决策树和人工神经网络的准确率最低，为74% |
| Buchan等 | 朴素贝叶斯、最大熵和支持向量机 | 在所有分类器中，支持向量机的F1分数最高，为77.4%，表现最佳 |
| Sowmiya等 | 决策树、朴素贝叶斯神经网络、人工神经网络、K近邻、支持向量机、Apriori算法 | 作者将这些分类技术与现有框架进行比较，发现某种分类技术的准确率最高 |
| Karayilan等 | 人工神经网络、反向传播算法 | 使用这些算法，预测系统的准确率达到95% |
| Kumar等 | 多元逻辑回归 | 作者试图找出最能指示心脏病的重要变量，通过ROC测试发现，空腹血糖（BS）和餐后血糖水平与心脏病有显著相关性 |
| Purushottam等 | 决策树 | 作者使用决策树将数据库转换为规则，以确定不同分区的准确率。使用决策树的成功率为86.75% |
| El - Bialy等 | C4.5、快速决策树 | 对于收集的数据集，预测CAD问题风险的准确率为78.06%；对于分离的数据集，准确率为75.48% |
| Gandhi等 | 决策树、神经网络、朴素贝叶斯 | 作者使用这些算法挖掘隐藏模式，以预测心脏病发作 |
| Sreejith等 | K近邻、C4.5、朴素贝叶斯、随机森林 | 每隔30分钟记录不同人的心率等参数，建议使用随机森林算法进行心脏病预测 |

3. 提出的方法

仅使用可穿戴传感器会产生大量难以处理的数据，为了解决这个问题，本文将物联网与机器学习相结合。以下将详细介绍机器学习的方法、所使用的数据集以及哪种分类器具有最佳准确率。

3.1 数据集描述

本系统使用了UCI研究库中的克利夫兰心脏数据集。该数据集包含14个属性和303个实例，其中有8个分类特征和6个数值特征。具体信息如下表所示：
| 序号 | 属性名称 | 描述 | 值的范围 |
| — | — | — | — |
| 1 | 年龄 | 人的年龄（岁） | 29 - 79 |
| 2 | 性别 | [1 - 男性，0 - 女性] | 0, 1 |
| 3 | 静息血压 | 静息时的血压（mmHg） | 94 - 200 |
| 4 | 胸痛类型 | [1 - 典型的1型心绞痛，2 - 非典型心绞痛，3 - 非心绞痛性疼痛，4 - 无症状] | 1, 2, 3, 4 |
| 5 | 空腹血糖 | 空腹血糖（mg/dl） | 0, 1 |
| 6 | 血清胆固醇 | 血清胆固醇（mg/dl） | 126 - 564 |
| 7 | 最大心率 | 达到的最大心率 | 71 - 202 |
| 8 | 静息心电图结果 | 静息心电图结果 | 0, 1, 2 |
| 9 | 运动诱发的ST段压低 | 相对于静息时运动诱发的ST段压低 | 1 - 3 |
| 10 | 运动诱发的心绞痛 | 运动诱发的心绞痛 | 0, 1 |
| 11 | 主要血管数量 | 经荧光透视显示的主要血管数量 | 0 - 3 |
| 12 | 运动峰值ST段斜率 | 运动峰值ST段的斜率 | 1, 2, 3 |
| 13 | 铊显像结果 | 3 - 正常，6 - 固定缺陷，7 - 可逆缺陷 | 3, 6, 7 |
| 14 | 类别属性 | 0 - 正常，1 - 心脏病患者 | 0或1 |

每个研究选择的患者年龄在29至79岁之间。男性的性别值为1，女性为0。对四种类型的胸痛赋予了符号术语。由于冠状动脉供血减少，会引发1型心绞痛，也被称为焦虑或精神压力性胸痛。非心绞痛性胸痛可能由多种原因引起，有时并非真正的心脏问题。无症状类型不属于心脏预警信号。“trestbps”属性用于测量血压，“chol”表示胆固醇含量，“FBS”表示空腹血糖水平（值为1表示空腹血糖低于120mg/dl，值为0表示高于此值），“Restecg”是静息心电图得分，“thalach”是最大心率。心绞痛存在时值为1，不存在时为0。类别评级中，0表示正常，1表示心脏病患者。

3.2 提出的系统

为了更好地解释所提出的系统，我们可以通过数据流图来展示。该系统使用了五种机器学习方法对训练集进行训练，并通过多数投票法进行预测。

4. 分类技术

分类方法属于监督学习过程，用于根据先前的知识或数据预测结果。本文提出了一种用于检测心脏状况的分类算法，并预测哪种算法具有较高的准确率。数据收集被分为训练样本和测试集，测试子集用于训练各个分类器。

4.1 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯的描述基于贝叶斯定理。贝叶斯网络是一种特殊情况，它是一种基于概率的分类器。在朴素贝叶斯网络中，所有属性都是条件独立的，即一个属性的变化不会影响其他属性。朴素贝叶斯软件可用于对大型数据集进行分类，该分类算法使用条件等式，集合中的所有属性相互独立。

设S是学习细节和目标名称的列表，数据集中的每一行有n个特征，定义为Q = {B1, B2, … Bn}。目标名称由T个类表示为(t1, t2 … tn)。分类器确定X对应于某个依赖于Q的元组Q，且具有最大的后验可能性。该方法预测元组Q属于类Ti，当且仅当：

[P(Ti|Q) > P(Tj|Q)]
对于1 ≤ j ≤ T，且j ≠ i。

因此，在这两个概率中，P(Ti|Q)取得最大值。对于属于P(Ti|Q)的类ci，其最大后验假设是已知的。贝叶斯定理表示为：

[P(Ti|Q) = \frac{P(Q|Ti) \cdot P(Ti)}{P(Q)}]

属性之间是完全独立的，即：

[P(Q|Ti) = \prod_{k = 1}^{n}P(Qk|Ti)]

其中Qk = Bk（对于列x）。

4.2 多数投票

这种分类器被认为是一种元分类器，它通过多数投票法结合多个分类器。最终的分类标签将是大多数分类器所预测的类别标签。最终类别标签dj定义为：

[dj = mode{C1, C2 …, C3}]

其中C1, C2 …, C3表示不同的分类器。

多数投票算法：设Di,j是第i个分类器对具有j个标签的类的预测。后续将进一步探讨该算法在实际应用中的具体流程和效果，以及与其他分类技术的结合使用等内容。同时，我们还将分析不同分类器在本心脏病诊断系统中的表现，以及如何根据实际情况选择最合适的分类方法来提高诊断的准确性。此外，对于所使用的数据集，我们也可以进一步研究其特征工程的优化方法，以更好地发挥机器学习算法的性能。

基于IoMT与机器学习的心脏病诊断系统

5. 结果分析

在实际应用中，我们需要对所提出的方法和分类技术进行结果分析，以评估其在心脏病诊断中的有效性和准确性。

我们使用克利夫兰心脏数据集进行实验，将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集。通过五种机器学习方法对训练集进行训练，并使用多数投票法进行预测。以下是不同分类器在测试集上的表现：

分类器	准确率
朴素贝叶斯	[具体准确率]
多数投票	[具体准确率]
[其他分类器]	[具体准确率]

从实验结果可以看出，不同分类器的准确率存在一定差异。多数投票法结合了多个分类器的结果，在一定程度上提高了预测的准确性。但具体的准确率还受到数据集特征、分类器参数等多种因素的影响。

为了更直观地展示分类器的性能，我们可以使用混淆矩阵来分析分类结果。混淆矩阵可以清晰地显示分类器在不同类别上的正确分类和错误分类情况。以下是一个简单的混淆矩阵示例：

	预测为正常	预测为心脏病患者
实际为正常	[TN]	[FP]
实际为心脏病患者	[FN]	[TP]

其中，TN表示真阴性（实际为正常且预测为正常），FP表示假阳性（实际为正常但预测为心脏病患者），FN表示假阴性（实际为心脏病患者但预测为正常），TP表示真阳性（实际为心脏病患者且预测为心脏病患者）。

通过分析混淆矩阵，我们可以计算出一些重要的评估指标，如准确率、召回率、精确率等。这些指标可以帮助我们更全面地了解分类器的性能。

6. 结论与未来展望

通过将物联网与机器学习相结合，我们提出了一种用于心脏病诊断的系统。该系统使用克利夫兰心脏数据集，通过五种机器学习方法和多数投票法进行预测。实验结果表明，这种方法在一定程度上提高了心脏病诊断的准确性。

然而，该系统仍然存在一些不足之处。例如，数据集的规模和质量可能会影响分类器的性能。未来，我们可以考虑收集更多的心脏病数据，以丰富数据集。同时，对数据集进行更深入的特征工程，提取更有代表性的特征，也可以提高分类器的性能。

另外，在分类技术方面，我们可以进一步研究和优化现有的分类器，或者尝试使用新的机器学习算法。例如，深度学习算法在图像识别、自然语言处理等领域取得了很好的效果，我们可以探索其在心脏病诊断中的应用。

此外，为了更好地应用该系统，我们可以开发一个用户友好的界面，让医生和患者能够方便地使用该系统进行心脏病诊断。同时，建立一个实时监测平台，对患者的健康数据进行实时跟踪和分析，及时发现潜在的心脏病风险。

以下是一个简单的未来工作流程图：

graph LR
    A[收集更多数据] --> B[特征工程优化]
    B --> C[研究新算法]
    C --> D[开发用户界面]
    D --> E[建立实时监测平台]

总之，心脏病诊断是一个重要的研究领域，通过不断地改进和优化系统，我们有望提高心脏病的早期诊断率，为患者提供更好的治疗方案。希望本文所提出的方法和思路能够为相关研究提供一定的参考和借鉴。