31、医疗图像分析：心脏病预测与脑部 MRI 图像预处理

医疗图像分析：心脏病预测与脑部 MRI 图像预处理

心脏病预测的混合模型

每年有大量人死于心脏病，据世界卫生组织估计，到 2030 年，因心脏病死亡的人数将接近 2360 万。为了有效预测心脏病，研究人员提出了一种结合优化、聚类和图像处理的混合模型。

研究背景与动机

以往的研究大多单独使用数据挖掘技术或优化技术来预测心脏病，并且主要基于 Kaggle 和 UCI 存储库中的第三方结构化表格数据集，未包含实时心脏图像。而本研究旨在利用混合模型处理实时心脏图像，以判断患者是否患有心脏病。

相关文献综述

• Shouman 比较了数据挖掘中的不同方法，包括单一方法和混合方法，并给出了使用 k 均值、贝叶斯和神经网络的准确率。
• Singh 对心脏病患者数据进行聚类，发现归一化技术更有利于预测心脏病患者。
• Cincy Raju 比较了 KNN、神经网络和 SVM 等算法在心脏病预测中的准确率，发现 SVM 分类器的准确率更高。

提出的框架

本研究提出的混合模型结合了数据挖掘技术和遗传算法进行优化，以提供可靠的心脏病诊断性能。具体步骤如下：
|步骤|操作|
| ---- | ---- |
|1|将图像加载到 Octave 中： h = imread('image') |
|2|将图像转换为灰度格式： h = gray('h') |
|3|通过质心聚类从转换后的灰度图像中选择染色体的基因：$x_{ij} = \left|x_