基于金豺优化周期隐式生成对抗网络（PIGAN-GJOA-LDC）的肝病分类研究

《Knowledge-Based Systems》：Liver Disease Classification using Optimized Periodic Implicit Generative Adversarial Network

本文提出了一种创新的肝病分类方法PIGAN-GJOA-LDC，通过色彩维纳滤波预处理和改进非下采样剪切波变换（INSST）进行特征提取，结合周期隐式生成对抗网络（PIGAN）与金豺优化算法（GJOA）进行参数优化。该方法在ILPD数据集上实现了99.87%的准确率，较现有模型提升27.32%，计算时间缩短至33秒，为肝病早期诊断提供了高效解决方案。

　　

亮点

本文提出的PIGAN-GJOA-LDC方法在肝病分类领域实现了突破性进展，通过结合先进的深度学习和优化技术，显著提升了诊断精度和效率。

文献综述

在基于深度学习的肝病检测与分类的众多研究中，本文重点回顾了最新的相关研究成果。

提出的方法论

本节详细阐述了用于肝病分类的、基于金豺优化算法（GJOA）优化的周期隐式生成对抗网络（PIGAN-GJOA-LDC）。第一步是获取印度肝病患者数据集（ILPD）。该数据集包含肝病患者的各类信息。下一步是对数据进行预处理，这可能包括使用色彩维纳滤波来去除图像中的噪声或误差，或将数据转换为更适合分析的格式。接着，系统从预处理后的数据中提取特征。

结果与讨论

本节详细阐述了PIGAN-GJOA-LDC的仿真输出结果。所提出的PIGAN-GJOA-LDC方法在Windows 10操作系统的Python环境中实现，硬件平台为搭载2个英特尔? 至强? 银牌4114 CPU（共40核，主频2.20GHz）和128 GB内存的计算机。这种强大的硬件配置确保了处理模型复杂操作（包括预处理、特征提取、优化以及利用ILPD数据集进行肝病分类）所需的计算能力。

结论

提出的PIGAN-GJOA-LDC方法代表了肝病分类领域的一项突破，它利用了先进的深度学习和优化技术的力量。结果展示了该方法在提高肝病诊断精度方面的卓越准确性和效率，凸显了该研究途径的新颖性和潜力。PIGAN与金豺优化算法的结合，为医学图像分析和疾病分类的进一步发展提供了一条充满希望的道路。