41、利用机器学习算法从MRI预测肝脏疾病

利用机器学习算法从MRI预测肝脏疾病

1. 引言

肝脏是人体最重要的器官之一，它合成负责凝血等功能的蛋白质，对人体各器官的正常运作起着关键支持作用。然而，每年全球约有200万人死于肝脏疾病。肝脏疾病的症状可能在早期不明显或较为模糊，如虚弱和疲劳，这使得仅根据症状识别不健康的肝脏变得非常困难。传统的肝脏疾病诊断方法成本高且复杂，因此寻找一种替代的、经济高效的早期检测方法至关重要。

近年来，机器学习在疾病预测领域的应用取得了巨大进展，它能够提高疾病检测和预测的能力，增强决策过程的客观性。基于这些优势，本文决定利用机器学习算法进行肝脏疾病的预测分析。具体做法是使用包含健康和不健康肝脏图像的MRI数据集，对数据集进行图像预处理、特征提取和分类操作。

2. 相关工作

近年来，许多研究人员使用基于机器学习的方法对人类疾病进行分类，以下是一些相关研究：
- 肝炎疾病预测 ：Md. Julkar Nayeem等人使用不同的数据挖掘技术预测肝炎疾病，其中随机森林算法的准确率最高，达到了91.14%。
- 心脏病风险预测 ：Pabitra Kumar Bhunia等人创建了心脏病预测系统（HDPS），利用逻辑回归、K近邻、决策树、随机森林分类器和支持向量机等方法预测心脏病风险。结果显示，随机森林分类器和支持向量机的准确率最高，为90.32%，逻辑回归、K近邻分类器和决策树的准确率分别为87.09%、70.96%和83.87%。
- 乳腺癌预后 ：A. P. Pawlovsky等人开发了一种用于组件选择的遗传算法，以提高k近邻（k-NN