Метод повышения шума для ранней диагностики нервно-психиатрической волчанки.

Нейропсихиатрическая системная волчанка (NPSLE), тяжелая болезнь, которая может повредить сердце, печень, почки и другие жизненно важные органы, часто связана с центральной нервной системой и даже приводит к смерти. Магнитная спектроскопия резонанса (MRS) — функциональная технология сканирования мозга, которая может обнаруживать концентрацию метаболитов в органах и тканях без инвазивного воздействия. Вместе с тем результаты ранней диагностики ЯИЭ с помощью традиционного анализа ССЗ по-прежнему являются неудовлетворительными. В настоящем документе мы предлагаем новый метод, основанный на генетическом алгоритме (GA) и обучении с использованием нескольких агентов для усиления (MARL) в целях повышения эффективности диагностической модели ЯИЭ. Во-первых, до начала обучения были стандартизированы данные спектроскопии протонного магнитного резонанса (1H-MRS) по 23 пациентам с ЯИЭ и 16-летнему санитарному контролю (HC). Во-вторых, мы принимаем MARL, назначая агенту для каждой функции для выбора оптимального подмножества характеристик. В-третьих, параметр ПМТС оптимизирован GA. Наш эксперимент показывает, что классификатор SVM, оптимизированный с помощью выбора параметров и оптимизации параметров, достигает 94,9% точности, 91,3% чувствительности, 100% специфичности и 0,87, что является лучшим показателем по сравнению с другими современными алгоритмами машинного обучения. Кроме того, наш метод является даже более эффективным, чем другие методы сокращения размеров, такие, как ПМТС, основанные на анализе основных компонентов (ПХА) и вариационном автоенкодере (VAE). Анализируя метаболиты, полученные MRS, мы считаем, что этот метод может обеспечить надежные результаты классификации для врачей и может быть эффективно использован для ранней диагностики этого заболевания.