6、机器学习技术在甲状腺疾病预测与交通标志识别中的应用

机器学习技术在甲状腺疾病预测与交通标志识别中的应用

甲状腺疾病预测

在医疗领域，随着计算生物学的进步，利用患者存储的数据来预测疾病成为可能。甲状腺疾病是常见的内分泌疾病，甲状腺位于颈部，能产生影响蛋白质合成和新陈代谢的激素。甲状腺疾病主要包括甲状腺功能减退（甲减）、甲状腺功能亢进（甲亢）和甲状腺功能正常（ euthyroid ）三种类型。

1. 相关研究工作

   • 预测生化治愈 ：Machen 等人提出多变量逻辑回归来预测髓样甲状腺癌患者的生化治愈情况。研究发现，在针对阳性淋巴结的髓样甲状腺癌进行手术切除后，淋巴结转移的数量会影响生化治愈的可能性。
   • 机器学习算法评估 ：Gyanendra Chaubey 等人评估了逻辑回归、决策树和 KNN 三种机器学习算法在甲状腺疾病预测中的准确性。不过，该研究未明确提及患者具体的甲状腺疾病类型。
   • 分布式实验 ：Ritesh Jha 等人利用 Spark 平台在分布式环境下进行实验，采用甲状腺数据集，并运用 PCA、决策树和 KNN 等机器学习方法，取得了较高的特征减少和数据增强策略准确率，分别为 98.7% 和 99.95%。
   • 治疗预后与早期诊断 ：Lerina Aversanoa 等人指出，对甲状腺功能减退患者治疗过程的预后以及潜在功能障碍的早期诊断至关重要。他们使用梯度提升分类器、决策树和朴素贝叶斯等机器学习方法进行预测，并使用了那不勒斯