Dokładna i skuteczna diagnoza rzeczywistej ciężkości urazu może być problematyczna w przypadku pacjentów po urazach. Nieodłączne fizjologiczne mechanizmy kompensacyjne mogą uniemożliwić dokładną diagnozę i maskować rzeczywistą ciężkość urazu w wielu okolicznościach. Celem tego projektu było opracowanie i walidacja wieloparametrowego algorytmu uczenia maszynowego algorytmu uczenia maszynowego i systemu zdolnego do przewidywania potrzeby interwencji ratujących życie (LSI) interwencji ratujących życie (LSI) u pacjentów po urazach. Statystyki oparte na średnich, nachyleniach i i maksimach różnych pomiarów parametrów życiowych odpowiadających 79 rekordom pacjentów urazowych wygenerowały ponad 110 000 zestawów cech, które zostały wykorzystane do opracowania, wytrenowania i wdrożenia systemu. Porównanie kilku modeli uczenia maszynowego uczenia maszynowego dowiodły, że wielowarstwowy perceptron najlepiej zaimplementowałby algorytm w systemie hybrydowym składającego się z komponentu uczenia maszynowego i podstawowych reguł wykrywania. wykrywania. Dodatkowo, 295 994 zestawów cech z 82 godzin danych pacjenta urazowego wykazały, że system może uzyskać 89,8% dokładności w ciągu 5 minut od zarejestrowania LSI. Wykorzystanie technologii uczenia maszynowego w połączeniu z podstawowymi regułami wykrywania zapewnia potencjalne podejście do dokładnej oceny potrzeby LSI u pacjentów po urazach. pacjentów urazowych. Wydajność tego systemu pokazuje, że technologia technologia uczenia maszynowego może być wdrażana w czasie rzeczywistym i potencjalnie wykorzystywana w środowisku opieki krytycznej. --- Zwiększenie liczby klatek na sekundę jest wyzwaniem dla lepszej interpretacji obrazów medycznych i diagnostyki opartej na śledzeniu małych, przejściowych ruchów mięśnia sercowego i zastawek w czasie rzeczywistym. W niniejszym artykule zastosowano algorytm algorytm uczenia wielorakiego jest stosowany do ekstrakcji nieliniowych osadzonych informacji o obrazach echokardiograficznych z kolejnych obrazów w dwuwymiarowych przestrzeniach przestrzeniach rozmaitości. W tej metodzie zakładamy, że wymiarowość obrazów echokardiograficznych obrazów echokardiograficznych uzyskanych od pacjenta jest sztucznie wysoka, a obrazy można opisać jako funkcje można opisać jako funkcje tylko kilku podstawowych parametrów, takich jak okresowy ruch spowodowany biciem serca. W tym podejściu każdy obraz jest rzutowany jako jako punkt na zrekonstruowanej rozmaitości; w związku z tym związek między obrazami w nowej domenie w nowej domenie można uzyskać zgodnie z okresowością cyklu serca. Aby lepiej śledzić obrazy echokardiograficzne podczas szybkich ruchów serca. serca uporządkowaliśmy podobne klatki kolejnych cykli serca w sekwencji. sekwencji. Zapewnia to pełny widok powolnego ruchu serca poprzez zwiększenie liczby klatek na sekundę do trzech razy w porównaniu z tradycyjnymi systemami ultrasonograficznymi. --- CELE: Zdolność do rozróżnienia między progresją guza mózgu a martwicą wywołaną radioterapią od martwicy wywołanej radioterapią ma kluczowe znaczenie dla odpowiedniego postępowania z pacjentem. Aby poprawić diagnostykę różnicową, połączyliśmy pozytonową tomografię emisyjną fluoru-18 2-fluoro-deoksyglukozy ((18)F-FDG PET), spektroskopię protonowego rezonansu magnetycznego ((1)H MRS) i dane histologiczne, aby opracowania wieloparametrycznego modelu uczenia maszynowego. METODY: Do badania włączono dwunastu pacjentów po terapii z glejakami stopnia 2. i 3. które były podejrzane o progresję guza. Wszyscy pacjenci przeszli badanie (18)F-FDG PET i (1)H MRS. Uzyskano maksymalną znormalizowaną wartość wychwytu (SUVmax) guzów i regionów referencyjnych. regionów referencyjnych. Wielokrotne mapy 2D choliny (Cho), kreatyny (Cr) i N-acetyloasparaginianu (NAA) guzów zostały wygenerowane. Zastosowano model uczenia wektorów nośnych (SVM), aby przyjąć biomarkery obrazowania i dane histologiczne jako wektory wejściowe. dane histologiczne jako wektory wejściowe. Połączenie obserwacji klinicznej i wielu sekwencyjnych badań MRI posłużyło jako podstawa do oceny wyników klinicznych. klinicznych. Wszystkie kombinacje wektorów zostały ocenione pod kątem dokładności diagnostycznej i walidacji krzyżowej. walidacji krzyżowej. Optymalna wartość odcięcia poszczególnych parametrów została obliczono za pomocą wykresów charakterystyki operacyjnej odbiornika (ROC). WYNIKI: Zarówno analizy SVM, jak i ROC wykazały, że SUVmax zmiany był najbardziej znaczącym pojedynczym parametrem diagnostycznym (dokładność 75%), a następnie stężenie Cho (67% dokładności). Analiza SVM wszystkich sparowanych parametrów wykazała SUVmax i stężenie Cho w połączeniu mogą osiągnąć 83% dokładność. SUVmax zmiany w połączeniu z SUVmax istoty białej, a także Cho guza w połączeniu z Cr guza. w połączeniu z Cr guza wykazały 83% dokładność. Były to najbardziej najbardziej znaczące parametry diagnostyczne w obu metodach. Połączenie wszystkich czterech parametrów nie poprawiło wyników. Jednak dodanie dwóch dodatkowych parametrów Cho i Cr miąższu mózgu przeciwległego do guza, zwiększyło dokładność do 92%. dokładność do 92%. WNIOSEK: Niniejsze badanie sugeruje, że modele SVM mogą poprawić wykrywanie progresji glejaka glejaka dokładniej niż pojedyncze parametryczne metody obrazowania. WSPARCIE BADAWCZE: National Cancer Institute, Cancer Center Support Grant Supplement Award, Imaging Response Assessment Teams. --- TŁO: Nadzorowane uczenie maszynowe zostało zaproponowane jako rewolucyjne podejście do identyfikacji wrażliwych biomarkerów obrazów medycznych (lub ich kombinacji) lub ich kombinacji) pozwalających na automatyczną diagnozę poszczególnych pacjentów. Celem niniejszej pracy była ocena wykonalności nadzorowanego algorytmu uczenia maszynowego do wspomaganej diagnostyki pacjentów z klinicznie zdiagnozowaną chorobą Parkinsona Parkinsona (PD) i postępującym porażeniem nadjądrowym (PSP). METODA: Morfologiczne obrazy rezonansu magnetycznego (MRI) ważone T1 pacjentów z PD pacjentów z PD (28), pacjentów z PSP (28) i zdrowych osób z grupy kontrolnej (28) zostały wykorzystane przez nadzorowany algorytm uczenia maszynowego oparty na kombinacji analizy głównych składowych (Principal Analiza składowych głównych jako technika ekstrakcji cech i algorytm klasyfikacji jako algorytmu klasyfikacji. Algorytm był w stanie uzyskać morfologiczne biomarkery PD i PSP oparte na wokselach. WYNIKI: Algorytm umożliwił indywidualną diagnozę PD w porównaniu z grupą kontrolną, PSP vs. kontrole i PSP vs. PD z dokładnością, swoistością i czułością czułością>90%. Woksele wpływające na klasyfikację między pacjentami z PD i PSP obejmowały śródmózgowie, mosty, ciało modzelowate i wzgórze, cztery krytyczne regiony o których wiadomo, że są silnie zaangażowane w patofizjologiczne mechanizmy PSP. PORÓWNANIE Z ISTNIEJĄCYMI METODAMI: Dokładność klasyfikacji poszczególnych pacjentów z PSP pacjentów była zgodna z wcześniejszymi ręcznymi metrykami morfologicznymi oraz z innymi nadzorowanymi aplikacjami uczenia maszynowego do danych MRI, podczas gdy dokładność w wykrywania poszczególnych pacjentów z PD była znacznie wyższa w przypadku naszej metody metoda klasyfikacji. WNIOSKI: Algorytm zapewnia doskonałą dyskryminację pacjentów z PD od pacjentów z PSP na poziomie indywidualnym, zachęcając w ten sposób do stosowania diagnostyki komputerowej w praktyce klinicznej. diagnostyki komputerowej w praktyce klinicznej. --- Segmentacja zmian piersi na obrazach rezonansu magnetycznego (MR) jest jedną z najważniejszych części klinicznych narzędzi diagnostycznych. ważnych części klinicznych narzędzi diagnostycznych. Metody klasyfikacji pikseli były były często stosowane w segmentacji obrazów z dwoma podejściami nadzorowanymi i nienadzorowanymi. podejścia. Nadzorowane metody segmentacji prowadzą do wysokiej dokładności, ale wymagają dużej ilości oznaczonych danych, których uzyskanie jest trudne, kosztowne i powolne. trudne, kosztowne i powolne do uzyskania. Z drugiej strony, nienadzorowane metody segmentacji nie wymagają wcześniejszej wiedzy wiedzy i prowadzą do niskiej wydajności. Jednak pół-nadzorowane uczenie się, które wykorzystuje nie tylko kilka oznaczonych danych, ale także dużą ilość nieoznaczonych danych obiecuje wyższą dokładność przy mniejszym wysiłku. W tym artykule proponujemy nowe interaktywne półnadzorowane podejście do segmentacji podejrzanych zmian w MRI piersi. MRI piersi. Zastosowanie odpowiedniego klasyfikatora w tym podejściu odgrywa ważną rolę w jego wydajności. w jego wydajności; w tym artykule przedstawiamy pół-nadzorowany algorytm ulepszonego samokształcenia (IMPST), który jest ulepszoną wersją metody samokształcenia i zwiększa dokładność segmentacji. Wyniki eksperymentalne pokazują, że wydajność segmentacji w tym podejściu jest wyższa niż w przypadku metod nadzorowanych i nienadzorowanych, takich jak metody nadzorowane i nienadzorowane, takie jak K najbliższych sąsiadów, Bayesian, Support Vector i Fuzzy c-Means. --- TŁO: Specjaliści w dziedzinie biomedycyny mają do czynienia z rosnącą masą danych. coraz większą ilością danych. Opracowanie metod wspomagających profesjonalnych użytkowników końcowych w w dziedzinie odkrywania wiedzy w celu identyfikacji, wyodrębnienia, wizualizacji i zrozumienia użytecznych informacji z tych ogromnych ilości danych jest ogromnym wyzwaniem. Jednakże, dostępnych jest jednak tak wiele różnorodnych metod i metodologii, że dla biomedycznych, którzy nie mają doświadczenia w korzystaniu nawet ze stosunkowo nawet stosunkowo popularnych metod odkrywania wiedzy, może być bardzo trudno wybrać najbardziej metody dla ich konkretnego problemu badawczego. WYNIKI: Opracowano aplikację internetową o nazwie KNODWAT (KNOwledge Discovery With Advanced Techniques) została opracowana przy użyciu Java na Spring framework 3.1. i zgodnie z podejściem skoncentrowanym na użytkowniku. Oprogramowanie działa na platformie Java 1.6 lub wyższej i wymaga serwera WWW, takiego jak Apache Tomcat i serwera bazy danych, takiego jak MySQL Server. MySQL Server. Dla funkcjonalności i stylizacji frontendu wykorzystano Twitter Bootstrap a także jQuery do interaktywnych operacji interfejsu użytkownika. WNIOSKI: Przedstawiony framework jest zorientowany na użytkownika, wysoce rozszerzalny i elastyczny. Ponieważ umożliwia testowanie przy użyciu istniejących danych w celu oceny przydatności i wydajności, jest szczególnie odpowiedni dla niedoświadczonych badaczy biomedycznych, nowych w dziedzinie odkrywania wiedzy i eksploracji danych. Do celów testowych zaimplementowano dwa algorytmy, CART i C4.5, przy użyciu frameworka do eksploracji danych WEKA. --- Techniki klasyfikacji oparte na uczeniu maszynowym zapewniają wsparcie dla procesu decyzyjnego w wielu obszarach opieki zdrowotnej, w tym diagnozy, prognozy, badania przesiewowe itp. Oczekuje się, że selekcja cech (FS) poprawi wydajność klasyfikacji, szczególnie w sytuacjach charakteryzujących się wysoką problem wymiarowości danych spowodowany stosunkowo niewielką liczbą przykładów szkoleniowych w porównaniu do dużej liczby mierzonych cech. W niniejszym artykule zastosowano podejście (RFC) do diagnozowania chorób układu limfatycznego. Koncentrując się na wyborze cech, pierwszy etap proponowanego systemu ma na celu skonstruowanie różnych algorytmów wyboru cech, takich jak algorytm genetyczny (GA), analiza głównych analiza składowych głównych (PCA), Relief-F, Fisher, Sequential Forward Floating Search (SFFS) i sekwencyjne wyszukiwanie pływające wstecz (SBFS) w celu zmniejszenia wymiaru zbioru danych o chorobach układu chłonnego. Przechodząc od wyboru cech do budowy modelu modelu, w drugim etapie uzyskane podzbiory cech są wprowadzane do algorytmu RFC w celu wydajnej klasyfikacji. Zaobserwowano, że GA-RFC osiągnął najwyższą dokładność klasyfikacji wynoszącą 92,2%. Wymiar przestrzeni cech wejściowych został zredukowany z osiemnastu do sześciu cech przy użyciu GA. --- Technologie proteomiczne oparte na spektrometrii mas pozwoliły na ogromny postęp w identyfikacji biomarkerów chorób do celów diagnostyki klinicznej i prognozowania. Jednakże, stoją one przed poważnymi wyzwaniami z punktu widzenia odtwarzalności danych, ponieważ że żadne dwa niezależne badania nie dały takich samych wzorców proteomicznych. wzorców proteomicznych. Takie kwestie odtwarzalności powodują, że zidentyfikowane wzorce biomarkerów powtarzalność i uniemożliwiają rzeczywiste zastosowanie kliniczne. W tej pracy proponujemy podejście podejście do biomarkerów profilowych w celu przezwyciężenia tego problemu z punktu widzenia uczenia maszynowego uczenia maszynowego poprzez opracowanie nowatorskiej analizy składowych pochodnych (DCA). Jako algorytm selekcji cech, analiza składowych pochodnych umożliwia oddzielenie prawdziwych sygnałów od czerwonych śledzi poprzez uchwycenie subtelnych zachowań danych i usuwanie szumów systemowych z profilu proteomicznego. Dalej demonstrujemy jej zalety zalety w diagnostyce chorób, postrzegając dane wejściowe jako biomarker profilu. Wyniki naszej diagnostyki biomarkerów profilowych sugerują skuteczne rozwiązanie do przezwyciężenia problemu odtwarzalności danych proteomicznych, przedstawiają alternatywną metodę odkrywania biomarkerów w proteomice. metodę odkrywania biomarkerów w proteomice i są dobrym kandydatem do klinicznej diagnostyki proteomicznej. klinicznej diagnostyki proteomicznej. --- TŁO: Obfitość danych z mikromacierzy ekspresji genów doprowadziła do algorytmów uczenia maszynowego mających zastosowanie do rozwiązywania problemów związanych z diagnozą diagnostyki chorób, prognozowania chorób i problemów związanych z wyborem leczenia. Jednak algorytmy te algorytmy często generują klasyfikatory ze słabościami pod względem dokładności, dokładności, odporności i interpretowalności. Niniejszy artykuł przedstawia rozmytą wektorową który jest algorytmem uczenia się opartym na kombinacji klasyfikatorów rozmytych i maszyn jądrowych do klasyfikacji mikromacierzy. WYNIKI: Wyniki eksperymentów na publicznych zbiorach danych dotyczących białaczki, prostaty i raka okrężnicy pokazują, że rozmyta maszyna wektorów nośnych zastosowana w połączeniu z metodami selekcji cech filtrem lub metodami wyboru cech wrappera tworzy solidny model o wyższej dokładnością niż konwencjonalne modele klasyfikacji mikromacierzy, takie jak maszyna wektorów nośnych maszyna wektorów nośnych, sztuczna sieć neuronowa, drzewa decyzyjne, k najbliższych sąsiadów, i diagonalna liniowa analiza dyskryminacyjna. Co więcej, interpretowalna interpretowalna baza reguł wywnioskowana z rozmytej maszyny wektorów nośnych pomaga wydobywać wiedzę biologiczną z danych mikromacierzy. wiedzy biologicznej z danych mikromacierzy. WNIOSKI: Maszyna wektorów nośnych rozmytych jako nowy model klasyfikacyjny o wysoką mocą uogólniania, odpornością i dobrą interpretowalnością wydaje się być obiecującym narzędziem do klasyfikacji mikromacierzy ekspresji genów. --- TŁO: Wykorzystanie spektrometrii mas jako narzędzia proteomiki może zrewolucjonizować wczesną diagnostykę chorób. zrewolucjonizować wczesną diagnostykę chorób i identyfikację biomarkerów. Niestety, przed zastosowaniem standardowych algorytmów klasyfikacji nadzorowanej należy rozwiązać "przekleństwo wymiarowości". Ze względu na samą informacji zawartych w widmach masowych, większość standardowych technik uczenia maszynowego nie może być bezpośrednio zastosowana. nie może być bezpośrednio zastosowana. Zamiast tego, techniki selekcji cech aby najpierw zmniejszyć wymiarowość przestrzeni wejściowej, a tym samym umożliwić późniejsze wykorzystanie algorytmów klasyfikacji. a tym samym umożliwić późniejsze wykorzystanie algorytmów klasyfikacji. W niniejszym artykule przeanalizowano techniki selekcji cech dla proteomicznej spektrometrii mas. WYNIKI: W niniejszym badaniu zbadano wydajność klasyfikatora najbliższego centroidu w połączeniu z następującymi algorytmami wyboru cech. Test t-Studenta, Kołmogorowa-Smirnowa i test P są statystykami jednowymiarowymi stosowanymi do rankingu cech opartego na filtrach. Spośród podejść opakowujących przetestowaliśmy sekwencyjną selekcję i zmodyfikowaną wersję sekwencyjnej selekcji wstecznej. Podejścia osadzone obejmowały skurczoną najbliższą centroidę i opracowaną przez nas nową wersję selekcji cech opartej na opracowaną przez nas nowatorską wersję selekcji cech opartej na boostingu. Ponadto przetestowaliśmy kilka metod redukcji wymiarowości, a mianowicie analizę głównych składowych i analiza głównych składowych w połączeniu z liniową analizą dyskryminacyjną. Aby sprawiedliwie ocenić każdy algorytm, ewaluacja została przeprowadzona przy użyciu stratyfikowanej walidacji krzyżowej z wewnętrzną pętlą walidacji krzyżowej leave-one-out dla automatycznego wyboru cech. automatycznego wyboru cech. Kompleksowe eksperymenty przeprowadzone na pięciu popularnych zestawach danych nowotworowych zestawach danych ujawniły, że mniej zalecane algorytmy sekwencyjnej selekcji do przodu i algorytmy selekcji cech dają najbardziej spójne wyniki we wszystkich zestawach danych. wszystkich zestawach danych. W przeciwieństwie do tego, najnowocześniejsze wyniki odnotowane na na pojedynczych zestawach danych dla kilku badanych algorytmów, nie dotyczy wszystkich zestawów danych. wszystkich zestawów danych. WNIOSKI: W niniejszym badaniu przetestowano szereg popularnych metod selekcji cech przy użyciu klasyfikatora najbliższego centroidu i wykazało, że kilka podobno algorytmów w rzeczywistości działa raczej słabo, gdy są testowane za pomocą warstwowej walidacji krzyżowej. Ujawnione niespójności stanowią wyraźny dowód że ocena algorytmów powinna być przeprowadzana na kilku zestawach danych przy użyciu przy użyciu spójnej (tj. nielosowej, warstwowej) procedury walidacji krzyżowej w celu aby wnioski były statystycznie uzasadnione.
Wymień pięć zastosowań algorytmów uczenia maszynowego w diagnostyce medycznej.
Technologia uczenia maszynowego dobrze nadaje się do indukcji reguł diagnostycznych i prognostycznych oraz rozwiązywania małych i specjalistycznych problemów diagnostycznych i prognostycznych. Medyczna wiedza diagnostyczna może być automatycznie wyprowadzana z opisu przypadków rozwiązanych w przeszłości. W kilku dziedzinach medycyny zastosowaliśmy algorytmy uczenia maszynowego. Zazwyczaj automatycznie generowane reguły diagnostyczne osiągały taką samą lub nieco lepszą dokładność diagnostyczną niż lekarze specjaliści. Istnieje wiele zastosowań algorytmów uczenia maszynowego w diagnostyce medycznej, takich jak progresja glejaka mózgu, klasyfikacja mikromacierzy, proteomika widma masowego, klasyfikacja chorób limfatycznych i choroba Parkinsona.