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研究论文使用决策树、朴素贝叶斯和支持向量对肺癌预测中的分类模型性能的比较分析
本研究旨在利用“肺癌预测”数据集，分析三种分类模型（决策树分类器、支持向量机和朴素贝叶斯分类器）在预测肺癌方面的表现。所采用的性能评估指标包括准确率、精确率加权、召回率加权和 F1 加权。作为初步步骤，进行了探索性数据分析 (EDA) 和数据集预处理，包括特征选择、数据清理和数据转换。测试数据结果显示，决策树分类器和朴素贝叶斯分类器具有相似的性能，准确率、精确率、召回率和 F1 值都很高。同时，支持向量机也表现出了竞争力，尽管其精确率加权值略低。此外，使用箱线图进行了异常值分析，结果显示决策树分类器有 2 个异常值，而支持向量机有 4 个异常值，朴素贝叶斯没有异常值。总而言之，这三种分类模型在肺癌预测中都表现出良好的潜力。然而，选择最佳模型需要考虑应用的相关评估指标，并考虑到每个模型的局限性。需要进一步评估和深入分析，以确保模型在更准确和一致地预测肺癌病例方面的可靠性。
医疗互联网中的异常检测...
物联网 (IoT) 成为医疗设备领域最新进展中最流行的术语。IoT 流程和结构中的医疗保健数据在健康和技术方面非常敏感和关键。异常值检测方法被视为任何 IoT 系统的主要工具或阶段，主要分为统计和概率、聚类和基于分类的异常值检测。最近，模糊逻辑 (FL) 系统与其他基于 ML 的工具一起用于集成和级联系统以增强异常值检测性能，但其局限性涉及异常值的错误检测。在本文中，我们提出了一个模糊逻辑系统，该系统使用局部异常值因子 (LOF)、基于连通性的异常值因子 (COF) 和广义 LOF 的每个点的异常分数来消除将点分类为异常值或正常值的混淆。关于人类活动识别 (HAR) 数据集，FL 实现了 98.2% 的值。与 LOF、COF 和 GLOF 各自的性能相比，准确率略有提高，但精确度和召回率的提高表明正确分类的数据有所增加，并且真实数据和异常数据均未被错误分类。结果表明，精确度和召回率的提高表明正确分类的数据有所增加。因此，可以确认，输入分数的模糊逻辑在减轻异常数据错误检测方面达到了预期目标。通过比较本研究中提出的模糊逻辑集合和不同类型的局部密度分数，模糊逻辑的结果提供了一种新方法来阐述或融合相同目的的不同工具以提高检测性能
2025 IPP最终规则，日期为2024年8月1日。
固定损失阈值ASTCT成员对CMS提议提出的提议提出了非常强烈的担忧，即将2025财年的固定损失门槛提高到49,237美元。拟议金额相当于2024财年增加15％，是2017财年的$ 23,570的两倍以上。离群付款公式迫使设计损失20％，因为Medicare仅支付剩余成本的80％。，每种情况下，固定损失阈值不断增长，超过49,000美元，这些损失引起了重大财务关注。美国医院协会（AHA）最近的一份报告计算出，医疗保险付了大约82美分的钱。1鉴于这一现实，如果固定损失阈值的上升趋势在未来几年中以相同的速度持续，并且基本MS-DRG支付率没有相应的增加，那么医院将面临更大的财务胁迫。由于细胞疗法（MS-DRG 018）和干细胞移植（MS-DRG 016和017）病例，我们的成员与固定损失阈值的上升非常关注，通常会产生明显的异常值。他们还对所有其他DRG的影响（包括MDC 17中的DRG）（骨髓增生性疾病和疾病中的DRG）感到关注，这些疾病和疾病是大量的，并且涵盖了许多白血病和淋巴瘤的许多治疗方法。CMS讨论了固定损失阈值（传染病等）上升的一些原因。），我们还知道，2023财年MS-DRG 018案件中有66％的案件获得了离群付款。MS-DRG 018案件中收到离群值支付的案件的大部分很大，这表明基本付款不足。也强调了ASTCT已经提出了几年的观点：对于涉及高成本细胞和基因治疗产品的病例，与基本支付的发展相关的系统电荷压缩问题非常有问题。ASTCT要求CMS仔细研究如何减慢固定损失阈值的生长。 此外，ASTCT要求CMS实施我们的建议，即该机构将“其他”成本收费比（CCR）用于细胞和基因治疗产品作为解决固定损失阈值快速增长的一种策略（请参阅MS-DRG 018部分）。 CMS响应：CMS未响应此请求，并最终确定了$ 46,152的离群阈值。ASTCT要求CMS仔细研究如何减慢固定损失阈值的生长。此外，ASTCT要求CMS实施我们的建议，即该机构将“其他”成本收费比（CCR）用于细胞和基因治疗产品作为解决固定损失阈值快速增长的一种策略（请参阅MS-DRG 018部分）。CMS响应：CMS未响应此请求，并最终确定了$ 46,152的离群阈值。CMS响应：CMS未响应此请求，并最终确定了$ 46,152的离群阈值。
使用嵌入式聚类策略提取纹理特征并描绘边界，检测 MRI 中的细微白质病变
白质病变 (WML) 是多种脑部疾病的根源，而自动 WML 分割对于评估自然病程和临床干预措施（包括药物研发）的有效性至关重要。尽管最近的研究在 WML 分割方面取得了巨大进展，但准确检测疾病早期出现的细微 WML 仍然特别具有挑战性。在这里，我们提出了一种使用强度标准化技术、灰度共生矩阵 (GLCM) 嵌入聚类技术和随机森林 (RF) 分类器自动分割轻度 WML 负荷的方法，以提取纹理特征并识别特定于真正 WML 的形态。我们通过局部离群值因子 (LOF) 算法精确定义它们的边界，该算法通过相对于其邻居的局部密度偏差来识别边缘像素。该自动化方法已在 32 名人类受试者身上进行了验证，结果显示，通过类内相关性 (ICC = 0.881，95% CI 0.769, 0.941) 和皮尔逊相关性 (r = 0.895，p 值 < 0.001)，与神经放射科医生的手动描绘具有很强的一致性和相关性（排除一个异常值），并且在 MICCAI 大挑战赛中定义的六个既定关键指标中的五个方面优于三种领先算法（修剪均值异常值检测、病变预测算法和 SALEM-LS）。通过促进对细微 WML 的更精确分割，该方法可以实现更早的诊断和干预。
使用超高场 7 特斯拉静息态功能磁共振成像评估核心静息态网络中自发脑活动和功能连接的重测稳定性
注意：除第一个受试者（潜在异常受试者）的 CEN 中的 fALFF 外，所有相关系数均显著。缩写：ALFF，低频波动幅度；CEN，中央执行网络；DC，度中心性；DMN，默认模式网络；fALFF，低频波动分数幅度；ReHo，区域同质性；SN，显著性网络。a 标记的受试者被视为潜在异常值；因此，对所有原始数据和原始出版物中提到的所有技术问题进行了交叉检查。交叉检查未发现该受试者的任何特殊性（部分信号丢失或移动）。但是，当进行没有这个受试者的额外分析时，这个样本量（15 名参与者）的结果与整个样本（16 名参与者）的结果并没有明显差异，如图 S1 和 S2 所示。
IMS-392
•认证值是通过实验室结果不高的分析物的平均分析物的平均值来确定的，或者对具有较高实验室结果的人的中位数中位数•标准偏差是测定分析物的分布的度量，包括实验室间偏见，方法不确定性和物质同质性不确定性。使用相同分析方法的确定的约95％预计将在认证值的两侧两侧之间。标准偏差是根据经过验证的实验室数据数据计算得出的，较少的实验室和个体确定。•置信区间（CI）是对95％置信区间材料中真实（不可知的）分析物浓度的估计。例如，可以解释95％CI，因为有0.95的概率是真实值在认证值±CI之间。间隔越窄，认证值越精确。95％CI不应用于确定质量控制门。•标准不确定性（U CRM）是表征和同质性研究的差异之和。表征的不确定性来自实验室平均值的标准偏差除以实验室数量的平方根。材料同质性（U HOM）的不确定性是根据ISO指南35。根据ISO指南35。•覆盖率因子（k）是两个尾部测试的学生T分布值，为95％。•扩展的不确定性（U CRM）是覆盖率因子和标准不确定性的乘积，代表批处理的真正不可知的分析物浓度的95％置信区间，并结合了单个样本的偏见。
IMS-391
•认证值是通过实验室结果不高的分析物的平均分析物的平均值来确定的，或者对具有较高实验室结果的人的中位数中位数•标准偏差是测定分析物的分布的度量，包括实验室间偏见，方法不确定性和物质同质性不确定性。使用相同分析方法的确定的约95％预计将在认证值的两侧两侧之间。标准偏差是根据经过验证的实验室数据数据计算得出的，较少的实验室和个体确定。•置信区间（CI）是对95％置信区间材料中真实（不可知的）分析物浓度的估计。例如，可以解释95％CI，因为有0.95的概率是真实值在认证值±CI之间。间隔越窄，认证值越精确。95％CI不应用于确定质量控制门。•标准不确定性（U CRM）是表征和同质性研究的差异之和。表征的不确定性来自实验室平均值的标准偏差除以实验室数量的平方根。材料同质性（U HOM）的不确定性是根据ISO指南35。根据ISO指南35。•覆盖率因子（k）是两个尾部测试的学生T分布值，为95％。•扩展的不确定性（U CRM）是覆盖率因子和标准不确定性的乘积，代表批处理的真正不可知的分析物浓度的95％置信区间，并结合了单个样本的偏见。
使用量子计算和分区的心脏病检测
摘要。心脏病的发病率和死亡率正在增加，这对公共卫生和全球经济产生了负面影响。心脏病的早期发现降低了心脏死亡率和发病率的发生率。最近的研究利用量子计算方法来预测5个以上的心脏病，并且在计算中进行了密集。尽管量子数数量较高，但较早的工作报告说，预测心脏病的准确性较低，没有考虑到异常效应，并且需要更多的计算时间和记忆来预测心脏病。为了克服这些局限性，我们建议使用几个量子位（2至4个）（2至4）提出混合随机森林量子神经网络（HQRF），并考虑了数据集中异常值的影响。在本研究中使用了两个开源数据集Cleveland和Statlog应用量子网络。所提出的算法已应用于两个开源数据集，并利用了两种不同类型的测试策略，例如10倍的交叉验证和70-30列车/测试率。我们将我们提出的方法论的性能与较早的算法（称为杂交量子神经网络（HQNN））的算法进行了比较。HQNN和HQRF在10倍的交叉验证和70/30列车/测试拆分率中的表现均优胜。结果表明，HQNN需要大型培训数据集，而HQRF更适合大型和小型培训数据集。根据实验结果，与HQNN相比，提出的HQRF对异常数据不敏感。与较早的作品相比，拟议的HQRF在使用Cleveland和Statlog数据集的预测心脏病方面的曲线（AUC）下达到了96.43％和97.78％的最大面积，使用HQNN。所提出的HQRF在早期检测心脏病方面非常有效，并将加快临床诊断。