利用基于图像的特征变量和机器学习技术对压力性损伤进行智能预测

基于图像的智能压力损伤评估系统研究通过提取颜色和纹理特征结合机器学习模型，在训练集和测试集上分别达到97.22%和97.08%的分类准确率，并探讨了样本量与算法参数对模型性能的影响。

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摘要 通俗语言总结

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背景

快速、客观地评估压力性损伤（PI）对于防止伤口进一步恶化至关重要。

目标

本研究旨在开发一种基于图像的智能系统，用于确定压力性损伤，而无需依赖人类的感官评估。

方法

通过结合特征变量提取和机器学习的方法，开发了一种基于图像的压力性损伤检测系统。选择颜色和纹理特征是因为它们与人类的感官评估方法密切相关。这些选定特征变量生成的数字数据被用作模型构建的原始数据集。随后，使用Shapely Additive Explanations（SHAPE）和Spearman算法研究了提取的特征变量与模型性能之间的贡献和关系，以提高压力性损伤检测模型的鲁棒性。此外，还确定了样本量和K值对模型性能的影响，以构建更加稳健的模型。

结果

使用k最近邻算法基于这些选定的变量和图像样本构建了压力性损伤预测模型。最佳模型在训练集和测试集上的分类率分别为97.22%和97.08%。

讨论

所有结果表明，基于图像的特征变量结合机器学习在压力性损伤检测方面非常有效，也可能适用于其他需要视觉识别的医学诊断。

通俗语言总结本研究开发了一种利用图像来评估压力性损伤（PI）的智能系统，无需依赖人类的感官评估。该系统通过从图像中提取颜色和纹理特征，并利用机器学习实现高精度的压力性损伤预测。最佳模型在训练数据上的分类率为97.22%，在测试数据上的分类率为97.08%。研究还探讨了样本量和算法参数对模型性能的影响。这些发现表明，基于图像的机器学习能够有效地检测压力性损伤，并可能有助于其他需要视觉识别的医学诊断。

文本由机器生成，可能存在不准确之处。常见问题解答

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