复杂的医疗保健系统的预测分析使用基于深度学习的疾病诊断模型

科学领域:

• 医学成像分析分析 医学成像分析
• 计算生物学是一种计算生物学.
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 肺癌和结肠癌 (LCC) 是导致死亡的主要原因,需要准确和及时的诊断.
• 组织病理学诊断对于LCC检测和患者治疗计划至关重要.
• 深度学习 (DL) 提供了对大量患者数据集的快速和经济有效分析的潜力.

研究的目的:

• 提出一种基于DL的新方法,PACHS-DLBDDM,用于准确检测和分类LCC.
• 提高早期疾病诊断,从而降低患者死亡率.
• 为复杂的医疗保健系统分析利用先进的人工智能技术.

主要方法:

• 使用Gabor过器 (GF) 进行医疗图像的预处理.
• 用户使用Faster SqueezeNet进行特征向量生成.
• 应用了长期短期记忆的卷积神经网络 (CNN-LSTM) 来进行LCC分类.
• 优化了CNN-LSTM的超参数,使用混乱的连衣群算法 (CTSA).

主要成果:

• 该PACHS-DLBDDM模型在LCC检测和分类方面表现出卓越的性能.
• 在医学图像数据集上实现了99.54%的高精度.
• 在进行的模拟中表现优于其他DL模型.

结论:

• PACHS-DLBDDM方法为LCC诊断提供了一个高度准确和高效的方法.
• 这种基于DL的模型显示了改善临床环境中癌症检测的重大前景.
• 通过先进的AI进行早期和精确的诊断,可以大大改善患者的治疗结果.