超级会员免费看
医疗物联网助力疾病检测与分类模型研究
在当今医疗领域，借助先进的技术手段实现疾病的精准检测与分类至关重要。本文将介绍两种基于深度学习的疾病检测与分类模型，分别是用于乳腺癌检测的 LBP - DNN 模型和用于皮肤病变检测与分类的 OS - RBM 模型。
乳腺癌检测：LBP - DNN 模型
在乳腺癌检测方面，研究人员提出了一种基于深度学习的新模型——LBP - DNN 模型。该模型的主要流程包括基于物联网医疗（IoMT）的图像采集、预处理、基于 K - means 聚类的分割、基于局部二值模式（LBP）的特征提取以及基于深度神经网络（DNN）的分类。
-
流程步骤
- 图像采集 ：利用 IoMT 设备收集数字乳腺钼靶图像。
- 预处理 ：对收集到的图像进行预处理，去除图像中的噪声，在一定程度上提高图像质量。
- 分割 ：应用 K - means 聚类技术对图像进行分割。
- 特征提取 ：执行 LBP 技术，从分割后的图像中提取特征。
- 分类 ：应用 DNN 进行分类，诊断和分类乳腺钼靶图像。
-
模型性能对比
研究对比了多种模型的准确率，具体如下表所示：
| 模型名称 | 准确率 |
| — | — |
| Energy - NN 模型 | 51.4% |
| Homogeneity - NB 和 Hybrid Features - NN 方法 | 52% |
| Homogeneity - SVM 模型 | 52.2% |
| Hybrid Features - SVM 模型 | 53.2% |
| Energy - SVM 技术 | 54.2% |
| Homogeneity - DNN 技术 | 56.8% |
| Energy - DNN 技术 | 58.8% |
| Hybrid Features - DNN 框架 | 59.6% |
| LBP - DNN 模型 | 70.53% |
从表中可以看出，LBP - DNN 模型的准确率明显高于其他相关模型。此外，该模型在敏感性和特异性方面也表现出色，敏感性达到 71.64%，特异性达到 75.87%。
皮肤病变检测与分类：OS - RBM 模型
皮肤癌是一种常见且发展迅速的癌症，其中黑色素瘤是最危险的类型，死亡率较高。为了实现皮肤病变的有效检测与分类，研究人员提出了 OS - RBM 模型。
-
背景与需求
传统的皮肤癌诊断需要医疗专家和复杂的医疗设备，过程困难且昂贵。而 IoMT 技术的发展为解决这一问题提供了新的途径。 -
模型流程
- 图像采集 ：使用 IoMT 设备采集皮肤镜图像。
- 预处理 ：应用高斯滤波（GF）进行预处理，去除图像中的不必要细节，提高图像质量。
- 分割 ：采用基于人工蜂群（ABC）算法和 Kapur 阈值的最优分割技术对预处理后的图像进行分割。
- 特征提取 ：提取分割图像中的直方图和纹理特征。
- 分类 ：应用受限玻尔兹曼机（RBM）作为分类器，检测和分类皮肤病变的存在。
-
ABC 算法流程
ABC 算法利用人工蜂群进行优化，具体步骤如下：- 初始化 ：随机创建 2N 个位置，将员工蜜蜂移动到 N 个花蜜数量最多的食物源上。
- 搜索新食物源 ：员工蜜蜂使用公式 (V_{ij} = x_{ij} + R_{ij}(x_{ij} - x_{kj})) 从周围搜索新的食物源，其中 (V_{ij}) 是新位置，(R_{ij}) 是 [-1, 1] 范围内的随机数，(k \in {1, 2, 3 \ldots N}) 且 (k \neq i)。
- 标记食物源 ：从候选食物源中标记出 N 个花蜜数量更多的食物源。
- 计算概率 ：计算每个食物源的概率 (P_i = \frac{f_{it_i}}{\sum_{i = 1}^{N} f_{it_i}})，其中 (f_{it_i}) 根据公式 (f_{it_i} = \begin{cases} \frac{1}{1 + f_i} & \text{if } f_i \leq 0 \ 1 + |f_i| & \text{else} \end{cases}) 计算，(f_i) 是解决方案的适应度值。
- 放弃与替换 ：当某个解决方案在“limit”次试验中无法得到改进时，将其放弃，侦察蜂随机创建一个新结果替换旧结果。
- 选择最优解 ：从步骤 3 和步骤 4 创建的候选结果中选择 N 个最优解。
- 迭代 ：记录到目前为止获得的最优结果，并重复步骤 2 - 6 直到达到最大循环次数。
-
多阈值分割
图像阈值模型分为两类：双级阈值和多级阈值。双级阈值使用单个阈值将图像分为前景和背景，但对于复杂图像效果不佳。多级阈值技术用于图像分割，其中 Kapur 熵是一种常用的多级阈值方法。对于 RGB 图像，需要对三个颜色分量分别进行阈值计算。 -
模型性能
通过详细的模拟分析和多种性能指标评估，OS - RBM 模型在皮肤病变检测与分类方面表现出色，具有 96.43% 的最大敏感性、97.95% 的特异性和 95.68% 的准确率。
以下是 OS - RBM 模型的整体流程 mermaid 流程图：
graph LR
A[IoMT 设备采集皮肤镜图像] --> B[高斯滤波预处理]
B --> C[ABC - KT 基于分割]
C --> D[提取直方图和纹理特征]
D --> E[RBM 分类]
E --> F[输出检测与分类结果]
综上所述，LBP - DNN 模型和 OS - RBM 模型在各自的疾病检测与分类任务中都展现出了良好的性能。这些基于深度学习的模型为疾病的早期检测和准确分类提供了有效的解决方案，有望在医疗领域得到广泛应用。
医疗物联网助力疾病检测与分类模型研究
两种模型的对比分析
为了更清晰地了解 LBP - DNN 模型和 OS - RBM 模型的特点，我们对它们进行对比分析，具体内容如下表所示：
| 对比项目 | LBP - DNN 模型 | OS - RBM 模型 |
| — | — | — |
| 应用场景 | 乳腺癌检测 | 皮肤病变检测与分类 |
| 图像采集方式 | IoMT 收集数字乳腺钼靶图像 | IoMT 采集皮肤镜图像 |
| 预处理方法 | 去除噪声提高图像质量 | 高斯滤波去除不必要细节 |
| 分割技术 | K - means 聚类 | ABC 算法结合 Kapur 阈值 |
| 特征提取 | LBP 技术 | 直方图和纹理特征提取 |
| 分类器 | DNN | RBM |
| 准确率 | 70.53% | 95.68% |
| 敏感性 | 71.64% | 96.43% |
| 特异性 | 75.87% | 97.95% |
从表格中可以看出，两个模型在应用场景、处理流程和性能指标上存在一定差异。OS - RBM 模型在准确率、敏感性和特异性方面表现更为突出，这可能与皮肤病变图像的特点以及所采用的算法有关。
模型的优势与挑战
-
优势
- 自动化与高效性 ：两个模型都借助 IoMT 设备进行图像采集，减少了人工干预，提高了数据收集的效率。同时，自动化的处理流程能够快速完成图像的预处理、分割、特征提取和分类，为疾病的诊断提供及时的支持。
- 准确性 ：通过深度学习算法的应用，模型在疾病检测和分类方面取得了较高的准确率、敏感性和特异性，有助于提高疾病诊断的可靠性。
- 可扩展性 ：这些模型的架构具有一定的可扩展性，可以根据不同的疾病类型和数据特点进行调整和优化，适用于更广泛的医疗场景。
-
挑战
- 数据质量 ：模型的性能高度依赖于输入数据的质量。如果图像采集过程中存在噪声、光照不均等问题，可能会影响模型的准确性。
- 算法复杂度 ：深度学习算法通常具有较高的复杂度，需要大量的计算资源和时间进行训练。此外，模型的解释性也是一个挑战，难以直观地理解模型的决策过程。
- 数据隐私与安全 ：IoMT 设备收集的医疗数据涉及患者的隐私和安全问题。如何确保数据的安全传输和存储，防止数据泄露，是需要解决的重要问题。
未来发展方向
- 多模态数据融合 ：结合多种医疗数据，如影像数据、生理信号数据等，能够提供更全面的信息，进一步提高模型的性能。
- 模型优化 ：不断改进模型的架构和算法，提高模型的准确性和效率。例如，采用更先进的深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）的变体，来优化特征提取和分类过程。
- 临床应用推广 ：加强与医疗机构的合作，将模型应用于实际临床诊断中，验证其有效性和实用性。同时，根据临床反馈不断改进模型，使其更好地服务于医疗实践。
以下是未来模型发展的 mermaid 流程图：
graph LR
A[多模态数据融合] --> B[模型性能提升]
C[模型优化] --> B
B --> D[临床应用推广]
D --> E[反馈改进模型]
E --> C
总结
本文介绍了 LBP - DNN 模型和 OS - RBM 模型在乳腺癌检测和皮肤病变检测与分类中的应用。这两个模型通过结合 IoMT 技术和深度学习算法，实现了疾病的自动化检测和分类，具有较高的准确性和效率。然而，模型在数据质量、算法复杂度和数据隐私安全等方面还面临一些挑战。未来，通过多模态数据融合、模型优化和临床应用推广等措施，有望进一步提高模型的性能，为医疗领域的疾病诊断提供更有力的支持。
扫一扫
36
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
