基于语义保留生成对抗网络与霸王龙优化算法的肝病分类模型研究

针对肝病早期诊断中数据复杂性和变异性的挑战，研究人员提出SPGAN-TOA-LDC模型，通过DSMFF预处理、HOA特征选择和TOA参数优化，实现了肝病分类准确率提升20.58%-25.62%。该研究为临床大数据分析提供了高精度自动化解决方案。

　　

肝脏疾病是全球健康重大威胁，每年导致约200万人死亡，占全球总死亡人数的4%。肝硬化、肝炎和肝癌等疾病进展隐匿，传统诊断方法存在耗时长、准确性低和专家间判读差异大等问题。尤其值得注意的是，2017年全球肝硬化死亡病例中男性占比高达66.7%，凸显出疾病防控的性别差异挑战。当前临床面临的核心困境在于：海量医疗数据中隐含的关键诊断信息往往被数据冗余和类别不平衡所掩盖，而现有机器学习模型如KNN、CNN等在处理这类复杂数据集时表现欠佳。

针对这些挑战，研究人员开发了SPGAN-TOA-LDC创新系统。该系统以印度肝病患者数据集(ILPD)为基础，通过三级优化架构实现突破：首先采用分布式集成员融合过滤(DSMFF)进行数据清洗，继而应用徒步优化算法(HOA)完成特征选择，最终构建语义保留生成对抗网络(SPGAN)并引入霸王龙优化算法(TOA)进行参数调优。研究显示，相较于CNN-ILPD-LDC等现有技术，新模型在准确率、灵敏度和ROC曲线等关键指标上实现显著提升，其中准确率最高提升25.62%。相关成果发表于《Expert Systems with Applications》，为肝病智能诊断树立了新标杆。

关键技术方法包括：1)从Kaggle平台获取的ILPD临床数据集；2)DSMFF预处理消除数据冗余；3)HOA算法进行高维特征选择；4)SPGAN网络架构保持语义特征；5)TOA优化网络权重参数。

研究结果部分：
文献调查：系统回顾了慢性肝病预测的机器学习方法，指出现有技术如基于MRMR特征选择的Extra Trees分类器存在局限性。

研究方法：提出SPGAN-TOA-LDC三阶段框架，通过TOA解决传统SPGAN缺乏参数优化机制的问题，实验配置采用Python平台与11代Intel Core i7处理器。

结果讨论：对比实验显示，新模型准确率达79.68%-80.97%，灵敏度提升30.10%-31.97%，特别是在ROC指标上以32.46%的优势超越KNN-ILPD-LDC基准方法。

结论与展望：该研究证实TOA算法能有效提升SPGAN的分类性能，DSMFF和HOA的联合应用解决了临床数据噪声问题。未来可扩展至其他器官疾病的智能诊断领域，但需注意模型在跨种族人群中的泛化能力验证。

声明部分确认本研究无利益冲突，所有技术细节均可复现。这项工作的核心价值在于将生物启发算法(TOA)与深度学习(SPGAN)创新结合，为肝病早期筛查提供了可解释性强、鲁棒性好的AI解决方案。