遗传算法驱动的胎儿超声诊断与预后智能验证系统提升

本文主要探讨了"基于遗传算法的胎儿超声诊断及预后智能验证系统"这一创新研究领域。该研究聚焦于胎儿生长发育的超声检查，特别是在自动化的生物计量测量和诊断过程中寻求提高效率和准确性。研究者Prabhpreet Kaur、Gurvinder Singh和Parminder Kaur来自印度旁遮普邦阿姆利则的Guru Nanak Dev大学的计算机工程和技术系和计算机科学系。 论文的核心技术是结合了遗传算法与模糊神经网络。首先，作者运用法线收缩同态技术对胎儿超声基准图像进行预处理，这一步骤旨在减少噪声并优化图像质量，以便后续特征提取更为精确。接着，利用灰度共生矩阵（GLCM）、灰度游程矩阵（GLRLM）、灰度直方图（IH）和旋转不变矩（IM）等多种特征提取方法，从图像中提取出丰富的特征信息，这些特征对于区分胎儿的正常发育和异常至关重要。 遗传算法在此被用于训练模糊神经网络，其作为一种优化搜索算法，能够有效地调整模糊系统的参数，从而提高分类性能。实验结果显示，这种方法表现出极高的准确率，达到了97%，相较于现有先进方法在敏感性、特异性、召回率和F-测量精度等方面都有显著提升。评估指标如特征接收器操作特性曲线下面积（AUC）和混淆矩阵（confusion matrix）进一步证实了这种方法的有效性。 在多种分类方法的比较中，支持向量机（SVM）的表现最为出色，其准确率达到98.7%，ROC曲线覆盖范围达到0.9992，显示出SVM在胎儿超声诊断中的优越性能。此外，文章还提到，这项研究受到道路标志检测技术的启发，并且遵循CC BY-NC-ND许可证，使得研究成果具有开放获取的性质，有利于学术交流和进一步发展。 这篇论文不仅展示了遗传算法与模糊神经网络在胎儿超声诊断领域的潜在应用，也提出了一个具有高精度和实用价值的自动化诊断系统，对未来医疗健康领域，尤其是产科医学，具有重要意义。