使用图像处理疾病的预测

机器学习技术,使计算机能从过去的错误中吸取教训和经验。这种方法是找到世界各地的大规模应用在许多领域。这种技术的最重要的用途之一是在医学领域。每一年,糖尿病和癌症等疾病的数百万人的生命。如果有什么我们可以预测的早发性疾病?如果有一些方法我们能够理解这种疾病在为时已晚之前?好,世界各地的医生和医学研究人员共同努力建立一个大数据支持的机器学习算法,将有助于疾病的预测。机器学习在这个项目中,我们将看到类似的,一个应用程序,该应用程序将帮助我们预测疾病的发生基于病人的历史。

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项目描述

大数据分析领域的生物医学工程和医学已经导致了一个精确的医疗数据的研究中,这导致了疾病的早期检测。然而系统远非完美,不完整的医疗记录,历史和缺乏适当的病人很难系统正确分析疾病模式,影响其整体效率。同时,地区疾病的存在使事情更有挑战性的算法已经在几个独特的因素采取有效地预测疾病。在这个项目中,我们将试图建立一个系统,正确预测疾病的发生或概率,以便可以尽快开始治疗。

使用概念

• 机器学习原理
• 神经网络的基本知识
• 大数据分析
• 数据分割
• 集群和特征提取

你知不知道

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项目目标

1. 预防可预防疾病,减少由于相同的痛苦
2. 减少治疗费用和财政负担
3. 提供第一手的知识关于疾病的爆发
4. 确定疫情区和可能的高危患者
5. 确定疾病的危险因素

项目实施

• 在这个项目中,我们将构建一个系统,预测病毒的爆发的机会和领域的高谨慎。
• 我们应当采取Zika病毒的例子有很多数据集用于这个特定的病原体。
• 我们将利用Zika病毒数据存储库由疾病控制与预防中心的构建和测试模型。
• 这样的流行是由于引起的会众的几个因素,如生态学、主机、人口和病原体的行为。
• 因此,这些将作为我们的主要特点,我们将我们的模型基础。
• 数据集成到系统和预处理,然后他们成为准备数据提取。
• 冗余数据的预处理摆脱方便模型剔除不必要的细节,帮助节省时间,创造一个更高效的系统。
• 特征提取可能通过使用随机森林或一个Xgboost算法。
• 接下来,数据分为训练集和测试集,其中70%的数据是在培训,其余的用于测试系统。将数据,我们利用StratifiedShuffleSplit scikit-learn库中的函数。
• 采用分层分割,因为它有助于在处理可能出现的任何类不平衡数据集。
• 最后,设置和模型训练分类器。
• 训练模型可以用来预测疾病的发生概率和局部区域的高爆发。

• 不需要工具

• 图像处理
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