利用流形学习方法来预测基因疾病之间的联系。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
在本次研究中，我们开发了一种全新的基于流形学习的策略，该策略的核心在于，我们推测疾病及其相关的基因在特定的低维空间中呈现出高度的一致性，从而实现对疾病基因的精准预测。通过进行了10倍交叉验证实验，证实了我们的方法能够生成高质量的接收者操作特征（ROC）曲线（AUC）下面积为0.7452，并且在OMIM数据库中展现出卓越的基因-疾病关联能力。相比于PBCF（0.5700）这一竞争性方法，我们的结果更具优势。此外，现有的学术文献能够支持我们前10个预测的基因-疾病关联中的9个，这一比例显著高于PBCF的结果（仅为前10个预测关联中的6个）。这些发现充分表明，我们的method在性能上超越了其他竞争对手的方法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

利用流形学习方法预测基因疾病间的联系

优质

本研究运用流形学习算法探索并预测基因疾病之间的潜在关联，旨在深入理解疾病的遗传基础，并为个性化医疗提供新视角。在这项研究中，我们提出了一种基于流形学习的方法来预测疾病基因。该方法假设疾病及其相关基因在某些低维流形中应该具有一致性。通过10倍交叉验证实验发现，我们的方法生成的接收者操作特征（ROC）曲线下的面积为0.7452，在OMIM数据集中表现出高质量的基因-疾病关联预测结果，优于PBCF方法（AUC值为0.5700）。此外，现有文献支持我们前10个预测中9项的有效性，这比PBCF的结果更好（其在前十名中的准确率为6/10）。所有这些证据表明我们的方法具有优越的竞争性能。

基于症状的疾病预测方法

优质

本研究提出了一种基于患者症状进行疾病早期预测的方法，旨在通过分析症状间的关联性提高诊断准确率和效率，为个性化医疗提供支持。该项目旨在通过使用机器学习算法根据症状预测疾病。研究的算法包括朴素贝叶斯、决策树和随机森林以及梯度提升。数据集包含133列，其中前132列记录了患者的症状表现情况，最后一列表明患者最终确诊的疾病类型。另一个相关数据集包含了三列信息：病症名称、该病出现次数及对应的症状。可以将整个表格复制粘贴到Excel工作表中进行分析或使用Beautifulsoup对其进行抓取处理。

疾病预测模型.rar疾病预测模型.rar疾病预测模型.rar

优质

本资源包含一个用于预测疾病的数学模型，旨在通过分析个人健康数据和生活习惯来评估患病风险，有助于早期预防与干预。疾病预测.rar包含了用于预测疾病的模型和数据。文件内详细介绍了如何利用机器学习方法进行疾病风险评估，并提供了相应的代码示例和实验结果分析。此资源对于研究者、医生及对健康数据分析感兴趣的个人具有重要参考价值。

利用机器学习进行疾病预测的大数据研究-论文

优质

本文探讨了如何运用机器学习技术对大数据进行分析，以实现疾病的早期预警和精准医疗。通过挖掘大量医学数据中的模式与趋势，提升预测模型的准确性和实用性，为临床决策提供有力支持。在生物医学与医疗保健领域的大数据进步背景下，准确的医疗数据分析对于早期疾病识别、患者护理以及社区服务至关重要。然而，当医学数据不完整或质量较低时，研究准确性会受到影响。此外，在不同地区出现的独特区域性疾病的特征可能削弱对这些疾病爆发的有效预测。所提出的系统采用机器学习算法来有效预测特定社会中各类常见病的发生情况，并在真实医院的数据上进行实验验证其效果。为应对数据缺失的问题，该系统利用潜在因子模型重建缺失信息。具体而言，它针对脑梗塞等区域性慢性疾病的特征进行了测试研究。通过结合使用来自医院的结构化和非结构化的医疗数据，该系统应用了机器学习决策树算法与MapReduce算法进行分析。据我们所知，在医疗大数据领域内尚未有类似工作同时处理这两种类型的数据。对比多种传统的估算方法，我们的新算法在计算精度上达到了94.8%，并且其收敛速度比基于卷积神经网络的单峰疾病风险预测（CNN-UDRP）算法更快。

利用机器学习根据多种症状预测疾病——研究论文

优质

本研究通过分析大量医疗数据和运用先进的机器学习算法，旨在开发一种模型，能够基于患者的多项症状准确预测可能罹患的疾病。该方法有望显著提高疾病的早期诊断率与治疗效率。准确及时地分析与健康相关的问题对于疾病的预防和治疗至关重要。在处理严重疾病的情况下，传统的诊断方法可能不足以提供有效的解决方案。因此，开发基于机器学习（ML）算法的医学诊断系统来预测任何潜在疾病显得尤为重要，这有助于实现比传统方法更精确的诊断结果。我们设计了一个使用多种机器学习算法构建的疾病预测系统，并且该系统处理了包含230余种疾病的大型数据集。通过分析个体的症状、年龄和性别等信息，我们的诊断模型能够提供可能患病情况的输出报告。在与其他算法进行比较后发现，加权KNN（k近邻）算法表现尤为突出，其预测准确率达到了93.5%。基于此研究开发出的新型诊断工具可以辅助医生对疾病做出早期判断，并确保病人能获得及时治疗，从而提高救治成功率、挽救生命。

利用监督机器学习算法检测心血管疾病的危险因素—研究论文

优质

本研究运用多种监督机器学习方法来识别和预测心血管疾病的风险因素，旨在通过数据分析提升早期诊断与预防效果。在当今时代，检测和预测任何疾病非常重要。由于人们忙于日常生活而忽视健康，并且不遵循适当的饮食习惯，这种行为会导致多种疾病的发生。心脏病是一种非常严重的疾病，在其发病原因中包括吸烟、饮酒以及缺乏运动等不良生活习惯。根据世界卫生组织（WHO）的记录，每年有3100万人死于心血管疾病（CVD）。因此，有必要在心脏病发作之前对其进行预测。医疗保健行业和医院积累了大量数据，但医生或医学专家难以分析这些海量信息。机器学习技术可以处理并解析大量的数据，并提供更好的结果。近年来的研究表明，机器学习在数据分析方面非常有效。为此我们提出了几种用于预测心脏病的机器学习算法，包括人工神经网络（ANN）、随机森林（RF）、逻辑回归、K近邻（KNN）、朴素贝叶斯（NB）以及支持向量机（SVM）和决策树等模型。本段落将展示这些不同机器学习方法的结果，并对其性能进行比较。

基于深度学习的番茄疾病检测系统

优质

本项目开发了一种基于深度学习技术的番茄疾病自动检测系统。该系统能够高效、准确地识别并分类番茄常见病害，助力农业生产智能化管理与决策支持。基于深度学习的番茄病害检测系统利用先进的算法和技术来识别和分析番茄作物中的各种疾病。该系统能够帮助农民及时发现并处理植物病害问题，从而提高农作物产量和质量。通过图像识别技术，可以准确地判断出不同类型的病害，并提供相应的防治建议。

利用随机森林进行肝脏疾病的预测

优质

本研究采用随机森林算法，旨在构建高效预测模型以识别肝脏疾病风险，通过分析大量医疗数据，提高早期诊断准确性。基于随机森林的肝脏疾病预测模型可以直接通过指定路径地址运行代码。数据集data2是从SEERStat下载的。

心脏疾病预测.ipynb

优质

本项目通过分析个人健康数据，利用机器学习算法建立模型，旨在准确预测个体未来发生心脏疾病的风险，助力早期预防和干预。 Python数据分析案例：心脏病预测本项目利用Python进行数据分析，旨在构建一个模型来预测个体是否可能患有心脏病。通过收集患者的健康数据（如年龄、性别、血压水平等），应用机器学习算法训练模型，并对其进行评估以提高准确性。该案例包括以下几个步骤： 1. 数据预处理 2. 特征选择与工程 3. 模型构建和训练 4. 结果分析此项目展示了如何使用Python中的相关库（如Pandas、NumPy及Scikit-Learn）来解决实际问题，为学习数据分析提供了很好的实践机会。