機(jī)器學(xué)習(xí)論文（研究熱點(diǎn)6篇）,計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)論文

機(jī)器學(xué)習(xí)論文〔研究熱點(diǎn)6篇〕,計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)論文本篇論文目錄導(dǎo)航：【】機(jī)器學(xué)習(xí)論文〔研究熱門(mén)6篇〕【】【】【】【】機(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)多領(lǐng)域穿插學(xué)科，牽涉概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。它是人工智能核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑。下面我們就為大家介紹幾篇關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)論文范文，供應(yīng)大家參考。機(jī)器學(xué)習(xí)論文范文：機(jī)器學(xué)習(xí)算法在腦卒中診治中的應(yīng)用現(xiàn)在狀況及瞻望武勝勇何倩郭軼斌吳騁作者海軍軍醫(yī)大學(xué)衛(wèi)生勤務(wù)學(xué)系軍事衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計(jì)表示清楚，當(dāng)前腦卒中已在全球死亡原因中躍升至幅原因，還有一些已有應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如樸素貝葉斯分類(lèi)器[38]、算法梯度提升樹(shù)[39]等，沒(méi)有能做具體描繪敘述，有興趣的讀者可參閱相關(guān)文獻(xiàn)。當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)已廣泛應(yīng)用于腦卒中的診療經(jīng)過(guò)中，并在疾病診斷、趨勢(shì)預(yù)測(cè)等方面獲得了較好的成績(jī)。將來(lái)的醫(yī)學(xué)研究，將會(huì)愈加注重多種來(lái)源數(shù)據(jù)的整合分析，其數(shù)據(jù)量更大、數(shù)據(jù)構(gòu)造更復(fù)雜，進(jìn)而導(dǎo)致對(duì)分析方式方法的要求也更高層次。機(jī)器學(xué)習(xí)在處理這些類(lèi)型數(shù)據(jù)中具備傳通通計(jì)學(xué)方式方法不具備的優(yōu)勢(shì)，正逐步成為醫(yī)療科研中不可或缺的一部分，將來(lái)也將在腦卒中防治領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。以下為參考文獻(xiàn)[1]GlobalBurdenofDiseaseStudy2020Collaborators.Global,regional,andnationalincidence,prevalence,andyearslivedwithdisabilityfor301acuteandChronicdiseasesandinjuriesin188countries,1990-2020:asystematicanalysisfortheGlobalBurdenofDiseaseStudy2020.Lancet,2021,386〔9995〕：743-80.[2]EmeliaB,SalimV,ClitonC,etal.Correctionto:HeartDiseaseandStrokeStatistics-2021Update:AReportFromtheAmericanHeartAssociation.Circulation,2021,137〔12〕：e493.[3]孫海欣，王文志中國(guó)60萬(wàn)人群腦血管病流行病學(xué)抽樣調(diào)查報(bào)告中國(guó)當(dāng)代神經(jīng)疾病雜志，2021,18〔2〕：83-88.[4]宋偉才，吳建盤(pán)，李楊，等腦卒中發(fā)病與年齡、職業(yè)、時(shí)間、氣候等方面關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，2020,31〔4〕：648-650.[5]ChayakritK,HongjuZ,ZhenW,etal.ArtificialIntelligenceinPrecisionCardiovascularMedicineJAmCollCardiol,2021,69〔21〕：2657-2664.[6]HarisK,VictorL,SunilS.MachineLearninginAcuteIschemicStrokeNeuroimaging.FrontNeurol,2021,9:945.[7]潘群，王麗瓊腦卒中高危人群施行健康管理效果評(píng)價(jià)分析中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，2021,34〔3〕：443-444.[8]KumardeepC,OlivierP,LiangqunL.etal.DeepLearning-BasedMulti-OmicsIntegrationRobustlyPredictsSurvivalinLiverCancer.ClinicalCancerResearch,2021,24〔6〕：clincanres.0853.2021.[9]BinZ,Nans,RonglaiS,etal.IntegratingClinicalandMultipleOmicsDataforPrognosticAssessmentacrossHumanCancers,2021.7〔1〕：16954.[10]DanieleR,CharenceW,FaniD.etal.DeepLearningforHealthInformatics.IEEEJournalofBiomedicalHealthInformatics2021,21〔1〕：4-21.[11]RahulD.MachineLearninginMedicine.Circulation,2021,132〔20〕：1920-1930.[12]BokkyuK,CaroleeW.CanNeurologicalBiomarkersofBrainImpairmentBeUsedtoPredictPoststrokeMotorRecovery?ASystematicReview.NeurorehabilNeuralRepair,2021,31〔1〕：3-24.[13]李浩，陳緋，高青，等。心理護(hù)理綜合干涉對(duì)腦卒中患者生命質(zhì)量及主觀幸福感的影響中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，2021,34〔5〕：741-744.[14]ChinghengL,KaichengH.,KoryJ,etal.Evaluationofmachinelearningmethodstostrokeoutcomepredictionusinganationwidediseaseregistry.ComputMethodsProgramsBiomed,2020,190:105381.[15]KalungC.XinyiL.WeiZ.etal.EarlyIdentificationofHigh-RiskTIAorMinorStrokeUsingArtificialNeuralNetwork.FrontNeurol,2022,10:171.[16]KingH,Williams,HaoyueZ.etal.AMachineLearningApproachforClassifyingIschemicStrokeOnsetTimeFromImaging.EEETransMedImaging,2022,38〔7〕：1666-1676.[17]KonstantinaK,ThemisE.KonstantinosE,etal.Machinelearningapplicationsincancerprognosisandprediction.ComputStructBiotechnolJ,2021,13:8-17[18]AndrewH,OmarE,RebeccaM.etal.Asupportvectormachineforpredictingdefirillationoutcomesfromwaveformmetrics.Resuscitation,2020,85〔3〕：343-349.[19]張麗娜，李國(guó)春，周學(xué)平，等基于支持向量機(jī)的急性出血性腦卒中早期預(yù)后模型的建立與評(píng)價(jià)南京醫(yī)科大學(xué)學(xué)報(bào)〔自然科學(xué)版〕，2021,36〔1〕：80-84.[20]HamedA,RichardD,BernardY,etal.Machinelearningforoutcomepredictionofacuteischemicstrokepostintra-arterialtherapy.PLoSOne,2020,9〔2〕-e88225.[21]PaulB,JebanG,AnomaJ,etal.PredictionofstrokethrombolysisoutcomeusingCTbrainmachinelearning.NeuroimageClin,2020,4:635-640.[22]PaulB,JebanG.AnomaJ,etal.MachineLearning-BasedModelforPredictionofOutcomesinAcuteStrokeStroke,2022,50〔5〕：1263-1265.[23]VeraH.HenrikN,JuliaH,etal.ANovelEasy-to-UsePredictionSchemeforUpperGastrointestinalBleeding:Cologne-WATCH〔C-WATCH〕RiskScore.Medicine〔Baltimore〕，2021,94〔38〕：e1614.[24]郭長(zhǎng)滿，郭敏，劉媛媛，等機(jī)器學(xué)習(xí)算法在預(yù)測(cè)男男性行為人群中HIV感染的應(yīng)用中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，2022,36〔1〕：28-31,35.[25]LiW,YaozongG,FengS,etal.LINKS:learning-basedmulti-sourceIntegratioNframeworKforSegmentationofinfantbrainimagesNeuroimage,2021,108:160-172.[26]AnnaB,AndrewZ,XavierM.lmageClassificationusingRandomForestsandFerns.IEEE11thInternationalConferenceonComputerVision,ICCV2007,RiodeJaneiro,Brazil,October14-20,2007.[27]JunggyuY,NedaZ,SangS.InterrelationshipbetweenthegeneralcharacteristicsofKoreanstrokepatientsandthevariablesofthesexualfunctions.randomforestandboostingalgorithm.JPhysTherSci,2021,29〔4〕：613-617.[28]文天才，劉保延，張艷寧缺血性腦卒中患者31天內(nèi)非計(jì)劃性再入院風(fēng)險(xiǎn)因素研究：隨機(jī)森林模型中國(guó)循證醫(yī)學(xué)雜志，2022,19〔5〕：532-538.[29]AntonioC,JamieS,EnderK.DecisionForests:AUnifiedFrameworkforClassification,Regression,DensityEstimation,ManifoldLearningandSemi-Sup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力優(yōu)于低年資醫(yī)生，并到達(dá)專(zhuān)家水平。該模型[17]甚至能夠通過(guò)超聲心動(dòng)圖自動(dòng)檢測(cè)肥厚型心肌病、心臟淀粉樣變和肺動(dòng)脈高壓〔見(jiàn)表1〕。2.1.3心電圖心電圖是一種常用診斷心血管疾病的工具，但偶然會(huì)發(fā)生漏讀或誤讀[18].近年來(lái)，不少研究通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型閱讀心電圖[19].心電圖的自動(dòng)分析依靠于兩階段的方式方法，首先需要人根據(jù)原始心電數(shù)據(jù)提取特征[20],然后部署決策規(guī)則或其他機(jī)器學(xué)習(xí)方式方法來(lái)生成最終結(jié)果。心電圖還具有容易受干擾的特點(diǎn)，因而去噪成為了深度學(xué)習(xí)所要克制的另一大難題。Zhao等[21]采用了一種廣泛應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)進(jìn)行心電去噪。除此之外，心電圖具有一維圖像的特點(diǎn)，分類(lèi)常用的CNN有兩種：一維CNN[22]和二維CNN[23].這些模型能夠做到心律失常的檢測(cè)[24,25]和分析ST段的變化[26].深度學(xué)習(xí)模型擅于閱讀二維的圖片如CT和MRI等，由于心電圖的特殊性，往往需要必要的手段對(duì)圖片進(jìn)行加工或使用專(zhuān)用模型才能閱讀。由于這些因素的限制，當(dāng)前的手段只能讓深度學(xué)習(xí)模型閱讀簡(jiǎn)單的心電圖結(jié)果，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展，在不久的將來(lái)會(huì)出現(xiàn)合適閱讀復(fù)雜心電圖的深度學(xué)習(xí)模型。表1CNN模型輔助檢查利用2.2在心血管疾病危險(xiǎn)分層的應(yīng)用在日常對(duì)心血管疾病的診療經(jīng)過(guò)中，對(duì)心血管疾病的危險(xiǎn)分層尤為重要，臨床上常使用TIMI評(píng)分、GRACE評(píng)分及ACTION評(píng)分，然而傳統(tǒng)評(píng)分過(guò)分依靠于實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)，往往無(wú)法早期評(píng)估病情[27].心血管疾病治療方式方法的發(fā)展，以及新的心血管藥物的出現(xiàn)對(duì)心血管疾病的危險(xiǎn)分層帶來(lái)新的挑戰(zhàn)，因而，借助深度學(xué)習(xí)模型探尋求索心血管疾病危險(xiǎn)分層的新方式方法成為近年來(lái)的熱門(mén)〔見(jiàn)表2〕。Kwon等[28]對(duì)急性心肌梗死患者的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，使用CNN模型對(duì)其危險(xiǎn)度進(jìn)行分層〔DAMI評(píng)分〕的表現(xiàn)與GRACE評(píng)分、ACTION評(píng)分以及TIMI評(píng)分進(jìn)行了比擬。結(jié)果發(fā)現(xiàn)模型評(píng)估ST段抬高心肌梗死和非ST段抬高心肌梗死危險(xiǎn)分層的能力明顯優(yōu)于這三種評(píng)分。除此之外，在6個(gè)月的隨訪中，由DAMI定義的高危組的死亡率顯著高于低危組。Huo等[29]提出了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，通過(guò)分類(lèi)分析將以往確診和誤診的主動(dòng)脈夾層進(jìn)行分類(lèi)，可幫助醫(yī)師快速發(fā)現(xiàn)所有誤診的主動(dòng)脈夾層陽(yáng)性患者，評(píng)估入院后病情進(jìn)展。通過(guò)對(duì)實(shí)際病例數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，該預(yù)測(cè)模型能夠確定患者的優(yōu)先等級(jí)。深度學(xué)習(xí)介入對(duì)心血管疾病危險(xiǎn)分層準(zhǔn)確性更高層次，但在一定程度上依靠于心血管醫(yī)生對(duì)患者臨床信息的把握，準(zhǔn)確及全面的疾病信息能夠使深度學(xué)習(xí)模型發(fā)揮出更好的作用。傳統(tǒng)評(píng)分已通過(guò)大量臨床病例考驗(yàn)并沿用至今，深度學(xué)習(xí)模型病例數(shù)較少，還需要大量臨床實(shí)踐驗(yàn)證其臨床實(shí)用性。表2疾病風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)及預(yù)后預(yù)測(cè)2.3在評(píng)估心血管疾病預(yù)后的應(yīng)用心血管疾病一級(jí)預(yù)防的關(guān)鍵策略是預(yù)測(cè),以往用來(lái)預(yù)測(cè)心血管疾病的手段甚少，常用的心血管疾病預(yù)測(cè)手段也并非特別準(zhǔn)確[30].深度學(xué)習(xí)模型能夠發(fā)現(xiàn)臨床醫(yī)生無(wú)法發(fā)覺(jué)的細(xì)微病情變化，并使用大數(shù)據(jù)模型很好地預(yù)測(cè)病情。Wu等[31]收集了急診就診的胸痛患者的數(shù)據(jù)，建立一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型來(lái)預(yù)測(cè)患者的非ST段抬高心肌梗死。Kwon團(tuán)隊(duì)[32]借助深度學(xué)習(xí)模型對(duì)心力衰竭患者進(jìn)行預(yù)后分析的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，與現(xiàn)有的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分和其他機(jī)器學(xué)習(xí)模型相比，他們的這個(gè)模型能更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)急性心力衰竭患者的住院和長(zhǎng)期死亡率。Zack等[33]為了確定深度學(xué)習(xí)模型能否能夠更好地預(yù)測(cè)經(jīng)皮冠狀動(dòng)脈參與治療后存在死亡或充血性心力衰竭再住院風(fēng)險(xiǎn)，評(píng)估了11709例不同的患者，研究發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型具有更好的預(yù)測(cè)能力。Commandeur等[34]在一項(xiàng)前瞻性研究中用CNN模型評(píng)估了心外膜脂肪組織，評(píng)估冠狀動(dòng)脈鈣化分?jǐn)?shù)，并納入了必要的臨床指標(biāo)，將這些臨床資料用來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用模型給受試者評(píng)分，將得分與動(dòng)脈粥樣硬化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分相比擬，發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)評(píng)分有更好的預(yù)測(cè)能力。心血管疾病具有發(fā)病迅猛的特點(diǎn)，因而通過(guò)心血管疾病危險(xiǎn)因素預(yù)測(cè)心血管疾病的發(fā)生尤為重要，以往只能通過(guò)疾病危險(xiǎn)因從來(lái)判定疾病發(fā)生的可能性，將深度學(xué)習(xí)模型引用到疾病預(yù)測(cè)的手段當(dāng)中，能夠量化疾病風(fēng)險(xiǎn)，甚至能夠提早發(fā)現(xiàn)最危險(xiǎn)因素，并在未病階段進(jìn)行有效干涉，為疾病治療贏取時(shí)間。然而，深度學(xué)習(xí)模型需要依靠檢查結(jié)果，無(wú)法像人那樣僅根據(jù)臨床表現(xiàn)對(duì)疾病預(yù)后進(jìn)行評(píng)估，該模型當(dāng)前階段僅適用于能夠完善初期檢查的病情變化較緩慢的疾病。3總結(jié)與瞻望使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)各類(lèi)心血管疾病的診斷以及評(píng)估是一種非?？陀^的方式方法，在模型訓(xùn)練準(zhǔn)確的情況下，不會(huì)出現(xiàn)因評(píng)估醫(yī)生能力不同而產(chǎn)生誤差的情況，且這類(lèi)模型對(duì)各種輔助檢查圖像的改善、圖像的解讀、心電圖的閱讀具有優(yōu)秀表現(xiàn)。模型對(duì)疾病輕重緩急能夠進(jìn)行迅速評(píng)估，準(zhǔn)確度普遍高于傳統(tǒng)的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，為臨床治療贏取時(shí)間。模型還能夠減少臨床醫(yī)生的負(fù)擔(dān)，提升基層醫(yī)院診斷水平。深度學(xué)習(xí)模型另一個(gè)潛在應(yīng)用能夠?qū)?shí)時(shí)圖像與之前影像學(xué)檢查的圖像進(jìn)行自動(dòng)比擬，進(jìn)而使解讀的醫(yī)生能夠更直觀地了解疾病進(jìn)程。然而，當(dāng)前的模型還需更多的試驗(yàn)去驗(yàn)證，深度學(xué)習(xí)的方式方法是一個(gè)黑匣子,無(wú)法準(zhǔn)確了解計(jì)算機(jī)模型中各個(gè)臨床指標(biāo)的實(shí)際作用，這種未知因素會(huì)帶來(lái)一定的風(fēng)險(xiǎn)甚至?xí)?lái)醫(yī)療糾紛。深度學(xué)習(xí)模型的建立往往需要大量的臨床資料，而由于罕見(jiàn)病臨床資料較少，因而機(jī)器學(xué)習(xí)模型可能無(wú)法適用于罕見(jiàn)病。模型對(duì)錄入數(shù)據(jù)要求高，假如輸入的數(shù)據(jù)質(zhì)量較差或有偏差，解釋的質(zhì)量也會(huì)較差，除此之外，必須強(qiáng)調(diào)開(kāi)創(chuàng)建立數(shù)據(jù)的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)而允許不同算法之間的集成，允許算法在不同的設(shè)備上運(yùn)行。2020年，谷歌的研究人員[35]公布已找到破解深度學(xué)習(xí)黑匣子的方式方法，也許在不久的將來(lái)，深度學(xué)習(xí)模型會(huì)變得愈加安全，機(jī)器學(xué)習(xí)將來(lái)還是一種不可忽視的輔助醫(yī)療氣力，其現(xiàn)有的缺點(diǎn)也將會(huì)漸漸被改良。以下為參考文獻(xiàn)[1]LeeG,FujitaH.Deeplearninginmedicalimageanalysis.challengesandapplications[M].Berin.Germany:SpringerInternationalPublishing,2020:18-19.[2]LinS,LiZ,FuB.etal.Feasibilityofusingdeeplearningtodetectcoronaryarterydiseasebasedonfacialphoto[J].EurHeartJ,2020.41〔46〕。4400-4411.[3]AvramR,OlginJE,KuharP,etal.Adigitalbiomarkerofdiabetesfromsmartphonebasedvascularsignals[J].NatMed,2020,26〔10〕：1576-1582.[4]SrinivasanS,GreenspanRJ,StevensCF,etal.Deep〔er〕Learning[J].JNeurosci,2021,38〔34〕：7365-7374.[5]LeCunY,BengioY.HintonG.Deeplearning[J].Nature.2021,521〔7553〕：436-444.[6]KolossvaryM,deCeccoCN.FeuchtnerG,etal.Advancedatherosclerosisimagin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