21、物联网助力医疗：皮肤病变检测与感染预测

物联网助力医疗：皮肤病变检测与感染预测

皮肤病变检测相关技术

在皮肤病变检测领域，涉及多种关键技术，这些技术共同为准确检测和分类皮肤病变提供了支持。

卡普尔熵阈值法

卡普尔熵模型是一种无监督的自动阈值选择方法，它基于分割类来选择最佳阈值。设 [th1, th2, ..., thn] 为将图像分割成多个类别的阈值。其目标函数由以下公式表示：
- (H(th1, th2, …, thn) = H0 + H1 + … + Hn)
- (H0 = - \sum_{j = 0}^{th1 - 1} \frac{p_j}{\omega_0} \ln \frac{p_j}{\omega_0})；(\omega_0 = \sum_{j = 0}^{th1 - 1} p_j)
- (H1 = - \sum_{j = th1}^{th2 - 1} \frac{p_j}{\omega_1} \ln \frac{p_j}{\omega_1})；(\omega_1 = \sum_{j = th1}^{th2 - 1} p_j)
- (Hn = - \sum_{j = thn}^{L - 1} \frac{p_j}{\omega_n} \ln \frac{p_j}{\omega_n})；(\omega_n = \sum_{j = thn}^{L - 1} p_j)

其中，(H0, H1, …, Hn) 是各个类别的熵，(\omega_0, \omega_1, …, \omega_n) 定义了每个类别的可能性。为了获得更好的阈值，对目标函数进行改进：
(f_{Kapur}(th1, th2, …, thn) = argmax {H(th1, th2, …, thn)})

不过，随着阈值数量的增加，阈值方法的处理复杂度会逐渐提高，在某些情况下，卡普尔熵用于多级阈值分割时效率不高。因此，引入了基于人工蜂群算法（ABC）和卡普尔熵的模型，以提高阈值分割模型的准确性和处理速度，其主要目的是通过改进上述目标函数来计算更好的阈值。

特征提取

特征提取的主要目标是将图像转换为微小且独特的矩阵向量格式，主要用于检测图像处理中依赖于图像分类的维度限制问题，同时通过估计正特征实现数据最小化。特征提取主要包括以下两类：
- 直方图特征 ：该指标从像素角度表示图像，通过确定的值计算图像中的像素数量，并将直方图的功率值与预定义的直方图进行映射。在该模型中，有 256 个灰度级别，范围从 0 到 255，包括均值、方差、标准差（SD）、偏度和峰度等统计特征。
- 方差 ：提供灰度级波动的数量，用于区分纹理中的最小轮廓。
- 均值 ：表示图像的最大灰度级，适用于粗略估计图像的能量。
- 标准差 ：是方差的平方根，反映图像的对比度，高对比度图像具有较大的方差，低对比度图像方差较小。
- 偏度 ：基于直方图确定，直方图尾部的值可分为正偏和负偏。
- 峰度 ：表示任意参数的可行分布值，代表图像的不确定性，与偏度一起用于统计分析以获取分布结构。
- 纹理特征 ：这些特征是在直方图特征之后从输入图像中提取的。由于异常情况的分布，将所有类别的纹理表示进行补充，以达到最佳的分类准确率。灰度共生矩阵（GLCM）是一种统计模型，考虑了像素的空间关联。通过计算具有相似值的像素出现的频率来表示图像纹理，通常通过 GLCM 概率测量来确定这些特征，其计算公式为：
(G_{Pij} = F_{ij} / \sum_{i, j = 0}^{L - 1} F_{ij})

其中，(F_{ij}) 表示两个灰度级之间的出现频率，(L) 表示确定的灰度级数量，(i) 和 (j) 表示特定窗口大小下的位移向量。纹理特征还包括能量、熵、同质性、对比度和相关性等。
- 能量 ：灰度级分布中存在较高的常数值，通常来自高维数据。
- 熵 ：表示压缩任务所需的数据量，熵值较小的图像对比度较低，且分配值中的图像像素较多。
- 同质性 ：也称为微小对比度，通过考虑成对单位中微小灰度色调的共同比率来估计均匀图像。
- 对比度 ：确定图像的空间重复性以及 GLCM 的不同矩，显示相邻像素组织的高基值之间的差异。
- 相关性 ：确定组合像素灰度级的线性基础，数字图像相关性的观察涉及不使用跟踪来测量图像差异的光学相位。

RBM 基于分类

受限玻尔兹曼机（RBM）是一种两层的神经网络方法，其中随机二进制数据源与随机二进制数据相连，提供等权重的相似性。其制造阶段的条件由以下公式表示：
(F(w, h) = - \sum_{i = 1}^{I} \sum_{j = 1}^{J} I_{ij} w_i h_j - \sum_{i = 1}^{I} \alpha_i w_i - \sum_{j = 1}^{J} \beta_j h_j)

其中，(I_{ij}) 表示可见单元 (w_i) 和隐藏单元 (h_j) 之间的对称通信，(\alpha) 和 (\beta) 是偏置项，(i) 和 (j) 定义了可见单元和隐藏单元的数量。

性能验证

为了验证 OS - RBM 模型的有效性，进行了详细的实验验证。使用的 ISIC 皮肤癌图像数据集包含 318 张图像，分为七个不同的类别，具体如下：
| 类别 | 图像数量 |
| ---- | ---- |
| 血管瘤（Angioma） | 21 |
| 痣（Nevus） | 46 |
| 雀斑（Lentigo NOS） | 41 |
| 日光性雀斑（Solar Lentigo） | 68 |
| 黑色素瘤（Melanoma） | 51 |
| 脂溢性角化病（Seborrheic Keratosis） | 54 |
| 基底细胞癌（Basal Cell Carcinoma） | 37 |

实验结果表明，OS - RBM 模型在敏感性、特异性和准确性方面表现出色，与现有模型的比较分析如下表所示：
| 类别 | 敏感性 | 特异性 | 准确性 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| OS - RBM | 96.43 | 97.95 | 95.68 |
| VGG - 19 | 95.00 | 68.00 | 81.20 |
| ResNet - 50 | 90.00 | 61.00 | 75.50 |
| Yuan 等人 | 82.50 | 97.50 | 93.40 |
| Li 等人 | 82.00 | 97.80 | 93.20 |
| AI - Magni 等人 | 85.40 | 96.69 | 94.03 |
| Halil 等人 | 90.82 | 92.68 | 93.39 |

从敏感性分析来看，Yuan 等人和 Li 等人的方法敏感性较低，分别为 82.50% 和 82%；AI - Magni 等人的方法敏感性为 85.40%；ResNet - 50 和 Halil 等人的模型敏感性分别为 90% 和 90.82%；VGG - 19 模型的敏感性接近最优，为 95%；而 OS - RBM 模型的敏感性最高，达到 96.43%。

在特异性分析中，ResNet - 50 和 VGG - 19 方法的特异性较差，分别为 61% 和 68%；Halil 等人和 AI - Magni 等人的模型特异性分别为 92.68% 和 96.69%；Yuan 等人和 Li 等人的方法特异性分别为 97.50% 和 97.80%；OS - RBM 模型的特异性最高，为 97.95%。

准确性分析显示，ResNet - 50 和 VGG - 19 模型的准确性较低，分别为 75.50% 和 81.20%；Halil 等人和 Li 等人的技术准确性分别为 93.20% 和 93.39%；Yuan 等人和 AI - Magni 等人的方法准确性分别为 93.40% 和 94.03%；OS - RBM 模型的准确性最高，为 95.68%。

通过以上分析可以看出，OS - RBM 模型在皮肤病变检测和分类方面具有显著的优势，能够提供更准确的诊断结果。

graph LR
    A[输入图像] --> B[特征提取]
    B --> B1[直方图特征]
    B --> B2[纹理特征]
    B1 --> C[均值]
    B1 --> D[方差]
    B1 --> E[标准差]
    B1 --> F[偏度]
    B1 --> G[峰度]
    B2 --> H[能量]
    B2 --> I[熵]
    B2 --> J[同质性]
    B2 --> K[对比度]
    B2 --> L[相关性]
    B --> M[RBM 分类]
    M --> N[分类结果]

这个流程图展示了从输入图像到最终分类结果的整个过程，包括特征提取和 RBM 分类两个主要步骤，以及特征提取中的直方图特征和纹理特征的具体细分。

物联网助力医疗：皮肤病变检测与感染预测

物联网医疗跟踪系统（IMTS）

在当今社会，随着世界人口规模和密度的增加，人们对健康和医疗的关注度也日益提高，特别是在发展中国家，人们期望拥有无疾病的美好生活。为了满足这一需求，一种基于物联网的医疗设备——物联网医疗跟踪系统（IMTS）应运而生。

系统需求与背景

过去二十年来，人们周围出现了各种疾病，这些疾病的产生可能与生活方式、工作压力或与他人的接触有关。然而，很多人往往忽视疾病的初期症状，不及时就医。以 COVID - 19 为例，其常见症状如流鼻涕、打喷嚏、咳嗽和发烧具有很强的传染性，因此需要一个自动系统来监测和跟踪日常症状，以及这些症状对自身和家人健康的影响。

同时，在开发这个医疗跟踪系统时，还需要考虑安全和可靠性问题，如数据的保密性、完整性、可用性和可问责性等。

系统组成与工作原理

IMTS 基于各种集成的手持医疗设备，如脉搏传感器、热传感器和血氧仪等，并对从这些设备收集到的数据进行数据分析实验。该设备使用的传感器与 Arduino 控制板相连，通过 Wi - Fi 模块实现无线数据传输，同时配备 LED 和报警系统，方便用户使用。

以下是系统中主要医疗设备的介绍：
- 脉搏传感器 ：用于测量脉搏率。当手指放在传感器上时，它会以模拟输出的形式反馈心跳信息，传感器上的 LED 会随着每次心跳闪烁。其工作原理是基于血液在每次心跳时通过神经的流动对光线的调制。
- 热传感器 ：用于测量人体体温。正常体温一般为 98.6°F（37°C），但会根据环境和天气有所变化。该设备使用的传感器与人体接触后能感知体温，由于其自热能力低，无需外部校准。热传感器通常通过热成像相机锁定人脸，系统软件定位人脸最热的点（如眼角），并在显示屏上显示精确的体温。
- 血压计 ：常用于家庭中，采用示波法测量人体血压。

系统数据处理与功能

系统主要分为两个工作阶段：存储阶段和数据检索阶段。在存储阶段，数据被远程存储并更新，以备将来使用；在数据检索阶段，从云端检索数据。

患者佩戴的可穿戴设备会持续更新记录，正常情况下每 5 - 10 分钟更新一次，紧急情况下可每分钟更新一次。可穿戴设备通过蓝牙或近场通信（NFC）等技术将结果发送到手机，再通过全球移动通信系统（GSM）或 4G 网络将数据上传到云服务器。云服务器为每个患者分配唯一地址，以确保数据的正确存储和检索。

通过对这些数据的分析，系统可以预测感染的概率，帮助人们在疾病初期进行控制，避免疾病在家庭成员之间传播。

系统优势与效果

IMTS 系统为家庭提供了一种便捷的健康监测工具，能够实时跟踪个人健康状况，并与以往的健康问题和其他属性进行关联分析。该系统的优势主要体现在以下几个方面：
- 实时监测 ：可随时获取个人的健康数据，如脉搏、体温和血压等。
- 远程数据传输 ：通过物联网技术，将数据上传到云端，方便医生或家人远程查看。
- 感染预测 ：根据数据分析结果，预测感染的概率，提前采取预防措施。

通过实际应用，该系统已被证明是一种实用的家庭健康管理工具，能够在疾病防控方面发挥重要作用。

系统优势	具体描述
实时监测	持续记录健康数据，及时发现异常
远程传输	方便远程查看和管理健康信息
感染预测	基于数据分析提供感染风险评估

graph LR
    A[患者] --> B[可穿戴设备]
    B --> C[数据采集]
    C --> D[蓝牙/NFC]
    D --> E[手机]
    E --> F[GSM/4G]
    F --> G[云服务器]
    G --> H[数据存储]
    G --> I[数据分析]
    I --> J[感染预测]
    J --> K[结果反馈]
    K --> L[患者/医生]

这个流程图展示了 IMTS 系统从患者数据采集到最终结果反馈的整个过程，包括数据采集、传输、存储、分析和预测等主要步骤。

综上所述，无论是皮肤病变检测中的 OS - RBM 模型，还是物联网医疗跟踪系统（IMTS），都为医疗领域带来了新的技术和方法，有助于提高疾病的检测和预防能力，为人们的健康保驾护航。