摘要

本文介绍了一种利用元启发式算法和深度学习方法诊断急性淋巴细胞白血病（ALL）的创新模型。该模型通过结合ResNet架构的特征提取器、多种特征选择器和分类器，旨在提高诊断的准确性和敏感性。研究采用C-NMC 2019数据集，通过多种转移学习模型进行深度特征提取，并使用遗传算法、主成分分析（PCA）等方法进行特征选择，最终通过多层感知器（MLP）分类器实现了90.71%的准确率和95.76%的敏感性。该方法在ALL分类任务中表现优异，显示出在医疗诊断领域的广阔应用前景。

原理

该模型的核心在于利用深度学习模型（如ResNet、VGG、EfficientNet和DensNet）作为特征提取器，这些模型在大型图像数据集上预训练，能够捕捉图像中的复杂层次表示。提取的特征随后通过多种特征选择算法（如遗传算法、PCA、随机森林等）进行筛选，以保留最相关的特征。最终，这些精选特征被输入到MLP分类器中，进行最终的分类决策。这种方法结合了深度学习的强大特征提取能力和传统机器学习算法的解释性和鲁棒性，从而提高了诊断的准确性和效率。

流程

1. 数据预处理：将图像数据转换为适合神经网络处理的格式，并进行必要的图像增强和标准化处理。
2. 特征提取：使用预训练的深度学习模型（如DenseNet-201）提取图像特征，丢弃模型的全连接层，仅保留卷积层作为固定特征提取器。
3. 特征选择：应用多种特征选择算法（如随机森林、遗传算法结合二进制蚁群优化）筛选出最相关的特征。
4. 分类：将筛选后的特征输入到MLP分类器中，进行最终的分类决策。

应用

该模型在急性淋巴细胞白血病的诊断中展现出高准确性和敏感性，有望在临床实践中辅助医生进行更快速和准确的诊断。此外，该方法的框架和算法可以扩展到其他类型的癌症诊断，以及其他需要复杂图像分析的医疗领域，具有广泛的应用潜力。