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研究文章 新西兰国家糖尿病筛查计划中人工智能的实施：基于云、强大且定制化
卷积神经网络 (CNN) 已成为医疗分类任务中 AI 实现的一种重要方法。糖尿病视网膜病变 (DR) 分级一直是眼科 AI 发展的最前沿。然而，将这些 CNN 推广到现实世界的 DR 筛查程序中仍然存在重大障碍。我们认为这些困难是由于使用了 1) 小型训练数据集（<5,000 张图像）、2) 私有和“精选”存储库、3) 本地实施的 CNN 实现方法，而 4) 依赖测量的曲线下面积 (AUC) 作为衡量 CNN 性能的唯一标准。为了解决这些问题，公共 EyePACS Kaggle 糖尿病视网膜病变数据集被上传到 Microsoft Azure™ 云平台。训练了两个 CNN；1 个“质量保证”，2. 一个“分类器”。随后，在“质量评估”CNN 模型创建的“非精选”和“精选”测试集上测试糖尿病视网膜病变分类器 CNN (DRCNN) 的性能。最后，使用两种后训练技术提高了 DRCNN 的灵敏度。我们的 DRCNN 被证明是稳健的，因为它在“精选”和“非精选”测试集上的表现相似。实施“级联阈值”和“最大边际”技术显著提高了 DRCNN 的灵敏度，同时也提高了其他等级的特异性。
算法什么时候应该辞职？ AI治理的提案
摘要 - 本文旨在研究预测分析以改善实时识别和对网络攻击的响应的适用性。今天，网络空间中的威胁已发展到通常不足的传统防御方法的水平。本文强调了预测分析的重要性，并证明了其在增强网络安全框架方面的潜力。这项研究将有关使用大数据分析用于网络安全的预测分析的文献整合，并指出此类系统在识别高级网络威胁方面可以胜过常规方法。本评论可以用作对预测模型的未来研究以及将其实施到网络安全框架中的可能性的框架。该研究使用定量研究，使用Kaggle的数据集，其中包含2000个网络流量和安全事件实例。逻辑回归和聚类分析用于分析数据，并使用SPSS进行统计检验。调查结果表明，预测分析增强了威胁和响应时间的警惕。本文主张预测分析是制定预防性网络安全策略，改善威胁识别和帮助决策过程的重要组成部分。还讨论了这些发现的实际含义和潜在的现实应用。索引术语 - 预测分析，数据分析，统计分析，机器学习，网络安全，威胁检测
将机器学习模型应用于2型糖尿病的早期检测和准确分类
摘要：早期检测糖尿病对于预防患者严重并发症至关重要。这项工作的目的是使用机器学习（ML）模型在患者中检测和分类2型糖尿病，并选择最佳模型来预测糖尿病的风险。在本文中，研究了五个ML模型，包括K-Nearest邻居（K-NN），Bernoulli幼稚的贝叶斯（BNB），决策树（DT），逻辑回归（LR）和支持向量机（SVM），以预测糖尿病患者。使用了一个含有和不含糖尿病患者的患者的Kaggle托管印度数据集，包括患者患有血糖浓度，血压浓度，舒张压，皮肤血压，皮肤厚度，身体胰岛素胰岛素水平，体重指数（BMI），遗传，糖尿病，糖尿病（糖尿病）的变量，糖尿病，糖尿病，糖尿病（不含家谱）。结果表明，K-NN和BNB模型的表现优于其他模型。K-NN模型在检测糖尿病方面获得了最佳准确性，精度为79.6％，而BNB模型在检测糖尿病方面获得了77.2％的精度。最后，可以说，使用ML模型早期检测糖尿病非常有前途。
深度学习辅助脑肿瘤检测
最近，由于症状的复杂性和模糊性，疾病诊断的不确定性不断增加和蔓延，导致诊断过程不可靠和不可靠。由于 MRI 扫描中的肿瘤检测主要取决于专家的经验，误诊将导致不准确的治疗，并可能造成严重的后果。本文介绍了脑肿瘤检测服务，作为患者和专家的辅助功能。本文重点研究了基于云的多医学诊断服务框架下的自动 MRI 脑肿瘤检测。所提出的 CNN 辅助深度架构包含两个阶段：特征提取阶段和检测阶段。在将数据注入模型进行训练之前，应用轮廓检测和二值分割来提取感兴趣的区域并减少不必要的信息。脑肿瘤数据来自 Kaggle 数据集，经过预处理和增强阶段后，包含 2062 例病例，其中 1083 例为肿瘤，979 例为非肿瘤。训练和验证阶段使用不同大小的图像完成，图像大小在 (16, 16) 到 (128,128) 之间。实验结果显示检测准确率为 97.3%，灵敏度为 96.9%，特异性为 96.1%。此外，使用这种类型的图像的小过滤器可确保更好、更快的性能，并实现更深入的学习。
基于 YOLO v10 的脑肿瘤检测
本研究探索了 YOLO v10 模型在 CT 图像中检测和分类脑肿瘤的应用。YOLO 以其实时物体检测功能而闻名，为解决医学成像挑战提供了一种有前途的方法。该研究利用 Kaggle 的脑肿瘤数据集，结合 437 张阴性图像和 488 张阳性图像进行训练，并使用其他数据集进行验证。与 AlexNet、VGG16、ResNet101V2 和 MobileNetV3-Large 等传统模型相比，YOLO v10 模型表现出了卓越的性能。它实现了 0.920 的精度、0.890 的召回率、0.900 的 F1 分数和 0.910 的准确率。这些结果凸显了它在准确识别和分类肿瘤方面的有效性，为临床应用提供了巨大的潜力。该模型的架构允许高效处理高分辨率 CT 扫描，并能很好地适应各种肿瘤大小和形状。该研究还讨论了提高不同数据集的计算效率和泛化能力所面临的挑战和未来方向。这些令人鼓舞的发现表明，YOLO v10 可以成为医学诊断的有力工具，提高肿瘤检测的准确性和速度，并有助于改善患者的治疗效果。这项研究为进一步探索和开发基于 YOLO 的医疗保健模型奠定了基础。关键词：YOLO v10、脑肿瘤检测、CT 成像、医学诊断、实时物体检测。1. 简介
基于深度学习的自动脑肿瘤分析
分割是对图像进行划分，使其更有意义且更易于分析。在本研究中，使用 Otsu 阈值对肿瘤进行分割。这有助于从健康组织中定位肿瘤区域，这对于计划治疗和患者随访是必需的。整个肿瘤分析过程是在 MATLAB 中用户友好的 App 设计器中实现的。1.1 目标 为医学领域贡献深度学习技术，使肿瘤分析更准确、更高效。 通过多模态融合结果实现一种自动肿瘤分类和分割算法，以供进一步分析。 使用 MATLAB 中的 App 设计器显示整个肿瘤分析过程。2. 材料与方法由于大脑结构复杂，脑肿瘤分析过程是一项艰巨的任务。肿瘤分析过程涉及四个模块：预处理、多模态融合、肿瘤分类和分割。最后，使用 App 设计器在 MATLAB 2020b 中实现这些模块，它很吸引人且易于使用。 2.1 数据集我们使用公开的 Kaggle 数据集，其中训练集用于训练模型，验证集用于评估所提出的集成。训练集包括 395 张无肿瘤图像、826 张胶质瘤图像、822 张脑膜瘤图像和 827 张垂体瘤图像。我们
信用卡欺诈检测模型的机器...
摘要 - 欺诈检测在现代银行业中起着至关重要的作用，旨在减轻影响个人和金融机构的财务损失。经常使用信用卡的人口中有很大一部分人口，提高财务包容性的努力导致了卡的使用量增加。此外，电子商务的兴起带来了信用卡欺诈事件的激增。不幸的是，用于识别信用卡欺诈的传统统计方法很耗时，可能无法提供准确的结果。因此，机器学习算法已被广泛采用，以进行有效的信用卡欺诈检测。本研究通过采用三种抽样策略来应对不平衡的信用卡数据集的挑战：基于集群的多数股票下采样技术（CCMUT），合成少数民族过度采样技术（SMOTE）和过度采样技术。然后使用训练数据集训练九种机器学习算法，包括随机森林（RF），K最近的邻居（KNN），决策树（DT），逻辑回归（LR），ADA-BOOST，ADA-BOOST，EXTREES，MLP，MLP分类器，天真的贝叶斯和梯度增强的Boosting Classifier。使用准确性，精度，召回，F1分数和F2分数等指标评估这些方法的性能。本研究中使用的数据集是从Kaggle数据存储库中获得的。
使用KNN算法方法的心脏病预测S. Ghouhar Taj和K. Kalaivani计算机科学与工程系Vels Institute
机器了解和基于记录的完全预测和诊断冠状动脉疾病的技术可能是一项非凡的医疗收益，但这是改进的主要意义。在许多国家 /地区，可能缺乏心血管专业人员，并且可以通过对虚拟患者信息的医疗决策分析来建立正确且强大的早期心脏预测来解决大量误诊的实例。这是针对目的，以挑选出过多的跨性能设备，以了解用于此类诊断目的的变体。已经使用了几种使用小工具到知识的算法，这些算法可能与预测心脏病的准确性和准确性相比。每个细节的重要性得分限制为除MLP和KNN以外使用的所有算法。所有元素都是完全基于成本点来计算的，以找到提供高危险冠心病预后的人。外观发现，使用Kaggle的3段心脏数据库，基于Pro-K（KNN），选择树（DT）和随机森林（RF）RF技术算法完成了97-2％的精度和97.2％的敏感性。因此，我们观察到，可以使用一组规则的易于监督的机器可以使用最佳的准确性和最令人满意的用途来使冠心病的猜想。关键字：MLP，KNN，选择树，随机森林，心脏数据库。
使用 EFFICIENTNET 架构的迁移学习方法治疗脑肿瘤
随着脑肿瘤的增多，研究人员正致力于实现脑肿瘤识别和诊断的自动化。众所周知，肿瘤的功能多种多样，因此多级脑肿瘤分类已成为一个突出的研究问题。由于手动执行肿瘤诊断过程非常繁琐。由于预测的有效性与放射科医生的专业知识有关，因此需要计算机辅助诊断系统。因此，我们需要一种需要较少预处理且能够有效实施的方法，而不是传统的机器学习方法。目前，迁移学习在深度学习中非常突出，因为它允许研究人员用很少的数据训练深度神经网络。EfficientNet 架构用于对脑肿瘤进行分类。在迁移学习的帮助下，EfficientNet 架构得到了训练。本研究工作基于 CNN 实施迁移学习，并使用 EfficientNet B0 和 EfficientNet B7 模型，该模型利用 ImageNet 数据集中的权重对 kaggle 公开数据集上的 4 种常见脑肿瘤类别（如无肿瘤、垂体、脑膜瘤、神经胶质瘤）进行分类。该数据集包含 3264 张脑 MRI 图像。使用这两种模型获得的准确度与各种性能指标（如准确度、精确度、F1 分数、特异性、灵敏度）一起计算。最高准确度为 98%。研究结果表明，该方法可用于将脑肿瘤分为几类。
使用机器学习算法的鱼池水质评估模型
传统的养鱼面临着一些重大挑战，包括水污染，温度失衡，饲料管理，有限的土地可用性和高成本。水产养殖业继续面临各种挑战，包括需要增强监测系统的需求，早期鉴定疾病暴发，高死亡率以及促进可持续性。这些问题代表了需要解决的持续关注，并促使该研究使用woosong University Fish Pond Dataset进行了有关鱼类池塘水质管理的研究，这些数据集来自Kaggle Machine Learning存储库。这项研究的目的是开发利用机器学习（ML）技术的水产养殖解决方案，以增强虾的生长并在池塘环境中提高生产率。因此，该研究仔细检查了某些机器学习算法的有效性，包括XGBoost，梯度提升，K-Neighbors Repressor，随机森林回归器和混合集合模型。使用一些评估指标的评估指标，例如均方根误差（MSE），平均绝对百分比误差（MAPE），R-squared（R2）和根平方误差（RMSE），以评估算法的有效性。该研究的发现表明，在预测准确性方面，随机的森林回归和混合合奏模型优于其他算法，使其成为评估养鱼养鱼水质的强大候选者。