基于神经网络的肿瘤细胞检测

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基于神经网络的肿瘤早期诊断与预测

基于神经网络的肿瘤早期诊断与预测

基于神经网络的肿瘤早期诊断与预测随着科技的不断进步,神经网络在医疗领域的应用也日益广泛。

基于神经网络的肿瘤早期诊断与预测,成为了医学界的研究热点。

神经网络能够通过学习大量的医学数据和图像,发现其中的隐藏模式和规律,通过对患者的检查结果和病历进行分析,实现对肿瘤早期诊断与预测的准确性提升。

在肿瘤的早期诊断中,神经网络可以通过学习大量的肿瘤相关特征,进行模式识别和分类。

首先,我们需要在数据集中标注肿瘤相关的特征,如细胞核的形态学特征、细胞核的染色质分布以及细胞核的大小等。

然后,通过训练神经网络,使其能够自动识别并学习这些特征,从而能够准确地判断细胞核是否存在异常变化。

与传统的手动标注方法相比,基于神经网络的肿瘤早期诊断更加高效和精确。

神经网络还可以在肿瘤的预测方面发挥巨大的作用。

通过训练神经网络模型,我们可以将患者的基因数据、病历信息和临床表现等输入网络中,通过对这些多维度数据的学习和分析,预测患者患上肿瘤的概率。

神经网络能够从数据中找出相关的特征,并建立起特征之间的联系,从而能够准确判断患者是否患上肿瘤。

这种基于神经网络的预测方法不仅灵活、高效,而且准确率也较高,可以帮助医生更好地进行个体化诊疗和治疗方案的制定。

然而,在使用神经网络进行肿瘤早期诊断与预测时,也面临着一些挑战和问题。

首先是数据集的收集和标注问题。

由于肿瘤的早期诊断往往需要大量的医学图像和病历数据,而这些数据的获取和标注是一项非常耗时耗力的工作。

其次,在训练神经网络模型时,需要真实可靠的肿瘤相关特征数据作为训练样本,以保证模型的准确性和可靠性。

此外,由于每个患者的个体差异较大,使用神经网络进行肿瘤预测时需要结合个体化的信息,才能得出更加准确的预测结果。

为了更好地应用神经网络进行肿瘤早期诊断与预测,我们可以采取以下措施。

首先,利用现有的肿瘤数据库和医学资源,建立起庞大的数据集。

其次,与相关科研机构和医疗机构合作,共享数据和资源,提高数据的质量和多样性。

基于人工神经网络技术的细胞活性研究

基于人工神经网络技术的细胞活性研究

基于人工神经网络技术的细胞活性研究近年来,随着科学技术的不断发展和深入,人们对于细胞活性的研究也越来越深入。

其中,基于人工神经网络技术的细胞活性研究备受关注。

具体来说,通过建立人工神经网络模型,对细胞活性进行分析和预测,可以极大地提高研究效率和准确性,同时也有望为新药物研发和生物医学领域的相关应用提供重要支持。

一、前言细胞活性是指细胞的生长、增殖、分化、代谢、死亡等生命活动。

细胞活性与健康密切相关,它的变化亦可反映机体受到的内外源性影响程度。

因此,对细胞活性的研究一直是生物医学领域的热点之一。

人工神经网络是一种模拟大脑中神经元相互作用的计算模型。

相比传统机器学习算法,它具有更强的智能化、灵活性和适应性。

因此,基于人工神经网络技术的细胞活性研究备受关注。

本文将从人工神经网络的基本原理、细胞活性的研究与应用以及未来发展趋势三个方面,对于基于人工神经网络技术的细胞活性研究进行探讨。

二、基本原理人工神经网络模型是由大量的神经元和连接它们的突触构成的。

每个神经元接收多个输入,同时会产生一个输出信号传递给其他神经元。

这种传递是通过“激活函数”来实现的,经过多次学习,神经元之间的权值不断调整,以便使神经网络最终达到期望的输出。

在细胞活性研究中,包括输入层、隐藏层和输出层的人工神经网络模型被建立起来,以处理丰富的数据集。

在训练过程中,模型通过优化算法不断调整权值,学习输入与输出之间的关系,直到达到准确的预测结果。

随着大数据和计算机算力的不断提高,人工神经网络模型已经成为生物医学领域探索的重要工具之一。

三、细胞活性的研究与应用1.疾病研究基于人工神经网络技术的细胞活性研究,可以为疾病的诊断和治疗提供重要的基础信息。

例如,科学家们可以通过神经网络预测肿瘤细胞的增殖和扩散情况,从而选择出最有效的治疗方法。

2.药物研发药物研发是当今生物医学领域的重点研究方向之一。

而基于人工神经网络的细胞活性研究可为开发新药物提供科学依据。

乳腺肿瘤自动诊断技术研究

乳腺肿瘤自动诊断技术研究

乳腺肿瘤自动诊断技术研究乳腺肿瘤是女性常见的恶性肿瘤之一,新的自动诊断技术的出现可以帮助医生更快、更准确地判断是否患上了乳腺肿瘤。

自动诊断技术可分为三类:基于影像分析的自动诊断技术、基于遗传学的自动诊断技术和基于蛋白质组学的自动诊断技术。

本文将详细介绍这三种自动诊断技术的研究进展。

一、基于影像分析的自动诊断技术基于影像分析的自动诊断技术是利用计算机图像分析和人工智能算法来诊断乳腺肿瘤的技术。

该技术主要通过医学影像学技术来获取乳腺肿瘤的图像,然后利用计算机视觉算法来对肿瘤进行识别。

在现有的影像诊断技术中,目前最常用的是乳腺X线摄影。

但是由于乳腺肿瘤形状和大小的不确定性,因此其也存在误诊和漏诊的情况。

另一种方法是利用乳腺核磁共振成像(MRI)检查,这种方法的优势在于它可以非常清晰、准确地显示肿瘤的形状和大小。

目前,基于影像分析的自动诊断技术的发展方向主要是将算法与机器学习相结合,以实现自动分析和预测。

比如,通过深度神经网络来训练算法,可以达到更高的准确性和敏感性。

此外,还有一些新的方法正在研究和开发中,比如利用人工智能技术对大量数据进行计算和分析,找到更准确的诊断规律。

二、基于遗传学的自动诊断技术基于遗传学的自动诊断技术是通过对肿瘤DNA和RNA等遗传物质进行分析,来确定患者是否患有乳腺肿瘤。

根据肿瘤的遗传特征,科学家可以提取出一些特定的DNA或RNA片段信息来做出诊断。

这种方法的优势在于其准确性较高,甚至可以在肿瘤未发展到一定程度时进行诊断。

同时,基于遗传学的自动诊断技术可以为患者制定更好的治疗方案和个体化医疗方案。

在这方面的研究中,最常用的技术是基于PCR(聚合酶链反应)和电泳分析的方法,同时也包括了“全基因组测序”等新技术的应用。

此外,利用已建立好的肿瘤基因库,也可以对乳腺肿瘤的遗传变异进行分析,从而达到更好的诊断效果。

三、基于蛋白质组学的自动诊断技术基于蛋白质组学的自动诊断技术是利用蛋白质作为标记来检测患者体内的肿瘤细胞信息。

肿瘤细胞识别算法的研究和实现

肿瘤细胞识别算法的研究和实现

肿瘤细胞识别算法的研究和实现近年来,肿瘤已经成为了全球范围内最为常见的一种疾病。

由于肿瘤的发生和发展过程中涉及的生物学和生理学机制非常复杂,所以在诊断和治疗方面依然存在着很多问题和困难。

基于此,许多科学家和研究人员开始研究肿瘤细胞的识别和分类算法,旨在更加精确地诊断和治疗肿瘤基因。

肿瘤细胞的识别是肿瘤诊断的核心问题之一。

肿瘤在细胞层面上的变化是其他疾病所没有的特征,而随着计算机科学和人工智能技术的发展,我们可以利用这些技术来精确地识别肿瘤细胞。

肿瘤细胞识别算法能够分析肿瘤细胞的特异性和可靠性,为肿瘤诊断和治疗提供基础支持。

一般来说,肿瘤细胞识别算法主要有以下几种:一、基于特征提取的算法特征提取算法是肿瘤细胞识别中最常见的一种,主要是从给定的图像和数据中提取出特定的信息和特征,目的是用这些特征来判断细胞的性质和状态。

这种算法主要用于肿瘤的形态学诊断,主要依靠细胞的形态和结构来判断识别细胞类型。

但是,这种算法需要大量的数据和大量的计算资源,对算法的准确性和稳定性要求也非常高。

二、基于机器学习的算法机器学习是一种通过模型训练来实现自动分类和识别的算法,其基本思想是对给定数据进行学习和预测。

这种算法需要大量的数据和计算资源进行模型训练,并通过模型的判断结果来进行分类和识别。

三、神经网络算法神经网络算法是一种模仿人脑神经网络的算法,可以实现自动特征提取和细胞分类。

这种算法是目前肿瘤识别中较为成熟和常用的一种,它利用神经网络的非线性映射和弹性来发现图像中的特征和区别,并可以通过训练进行优化和提高准确性。

总的来说,现在的肿瘤细胞识别算法已经比以前有了很大的提升,这得益于计算机技术和机器学习技术的不断进步创新。

但我们深知,肿瘤细胞识别算法的研究和实现还有很长的路要走,需要不断深化研究和改进算法,才能为肿瘤的诊断和治疗提供更加精确和有效的支持。

基于深度学习的癌症早期诊断技术研究

基于深度学习的癌症早期诊断技术研究

基于深度学习的癌症早期诊断技术研究在过去的几十年里,癌症一直是全球范围内严重威胁人类健康的疾病之一。

据世界卫生组织的统计数据显示,癌症是导致全球死亡人数第二高的原因。

然而,随着科技的不断进步,深度学习成为了医学领域非常热门的研究方向,并在癌症早期诊断方面取得了重要的突破。

癌症早期诊断对于提高治疗成功率和预后非常重要。

然而,由于癌细胞的隐匿性和常见早期症状的缺乏,很多患者在发现癌症时已经处于晚期,治疗难度大大增加,预后也相对较差。

因此,研究人员致力于开发高效准确的癌症早期诊断技术,以便能够提前发现并治疗癌症。

深度学习作为人工智能领域的重要分支之一,其强大的数据分析和模式识别能力使其在癌症早期诊断领域具有巨大的潜力。

深度学习通过构建多层神经网络,并利用大量的训练数据进行模型训练和优化,能够从复杂的医学图像、基因表达数据等中提取深层次的特征,进而实现对癌症的准确诊断。

在癌症早期诊断中,常用的医学图像包括X光、CT扫描、MRI和乳腺钼靶等。

利用深度学习模型对这些医学图像进行分析,可以自动检测和标记潜在的癌症病灶,帮助医生更准确地进行早期诊断。

例如,在乳腺癌的早期诊断中,深度学习模型可以通过分析乳腺钼靶图像中的病变区域和异常特征,辅助医生确定是否存在恶性肿瘤。

相较于传统的人工判断,深度学习在准确性和效率上都有显著的提高。

此外,深度学习还可以结合基因表达数据进行癌症早期诊断。

基因表达数据是从肿瘤组织中获得的大量基因信息,可以反映出肿瘤发展过程中的遗传变异和异常表达。

通过构建深度神经网络模型,可以对基因表达数据进行分析和建模,从而实现癌症的早期诊断。

与传统的基因检测方法相比,深度学习可以更全面地考虑各个基因间的关联性和相互作用,提高了诊断的准确性和精确性。

此外,深度学习还可以通过对多种数据源的综合分析,实现更为准确的癌症早期诊断。

近年来,癌症的综合诊断已经成为了一个研究热点。

传统的单一数据源往往无法提供足够准确的诊断信息,而深度学习的优势在于可以将多种数据源进行融合,提取更全面、更有效的特征,从而实现更准确的早期诊断。

人工智能在肝癌影像学诊断中的应用

人工智能在肝癌影像学诊断中的应用

论文题目:人工智能在肝癌影像学诊断中的应用肝癌是全球致死率最高的恶性肿瘤之一。

影像学诊断在肝癌的早期检测和治疗规划中起着关键作用。

近年来,人工智能(AI)技术在医疗影像领域的应用逐渐增加,极大地提高了诊断的准确性和效率。

本文综述了人工智能在肝癌影像学诊断中的应用现状、技术方法及其临床效果,并探讨了未来的发展方向和挑战。

1. 引言肝癌,尤其是肝细胞癌(HCC),在全球范围内发病率和死亡率高居不下。

早期检测和精准诊断是提高肝癌患者生存率的关键。

传统影像学诊断依赖于放射科医生的经验和专业知识,存在一定的主观性和误诊风险。

随着人工智能技术的快速发展,特别是深度学习在图像处理中的应用,肝癌影像学诊断进入了一个全新的时代。

本文将详细探讨AI在肝癌影像学诊断中的应用。

2. 人工智能在影像学中的技术方法人工智能在医学影像中的应用主要集中在计算机辅助检测(CAD)、图像分割、特征提取和诊断分类等方面。

具体技术包括但不限于:2.1 计算机视觉技术计算机视觉技术通过自动化图像分析,实现对肝脏肿瘤的检测、分割和分类。

主要方法包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)等。

2.2 深度学习技术深度学习,尤其是CNN,在影像学诊断中发挥了重要作用。

CNN能够自动学习和提取影像特征,极大地提高了诊断的准确性。

例如,U-Net是一种广泛用于医学图像分割的深度学习架构,在肝癌肿瘤边界识别中表现出色。

2.3 增强学习和迁移学习增强学习和迁移学习可以通过模拟放射科医生的学习过程,提高AI系统在小样本数据集上的表现。

这对于医学影像中的稀有病例分析尤为重要。

3. 人工智能在肝癌影像学诊断中的应用3.1 图像分割AI技术可以自动分割肝脏和肿瘤区域,提高影像分析的精确度。

传统的分割方法依赖于手工标注,耗时且易受人为因素影响。

通过AI算法,特别是基于深度学习的U-Net 和其改进版本,可以实现高效、精确的肝脏和肿瘤分割。

医学肿瘤细胞病理图像自动分类中深度学习的应用-肿瘤学论文-临床医学论文-医学论文

医学肿瘤细胞病理图像自动分类中深度学习的应用-肿瘤学论文-临床医学论文-医学论文

医学肿瘤细胞病理图像自动分类中深度学习的应用-肿瘤学论文-临床医学论文-医学论文——文章均为WORD文档,下载后可直接编辑使用亦可打印——摘要:近年来, 大数据环境下幂级式增长的海量训练样本为癌症的诊断带来了数据资源, 同时互联网的发展促进了深度学习开源框架的应用水平, 推动了图像数据的精细化自动分类进入深度挖掘阶段。

基于深度学习量化的核特征和派生特征可解决肿瘤细胞样本分类问题, 因此肿瘤细胞病理学的研究为癌症的早期筛查和准确诊断提供条件。

如何学习出更高层次的可视化特征网络模型, 以及如何习得快速高效特异性强的新学习方法, 需要高判别性、高稳定性及较好鲁棒性的肿瘤细胞自动分类学习算法应于临床诊断治疗中。

关键词:深度学习; 精细化; 自动分类; 可视化特征; 肿瘤细胞;癌症是全球第三大死因, 已成为公众聚焦的健康问题, 在中国是首要死因。

癌症的早期筛查和准确诊断是极为重要的。

据2015年统计, 中国有429.2万例新发病例, 281.4万例病例[1]。

癌的种类居多, 如胃癌、肺癌、恶性肿瘤、肠癌、皮肤癌、前列腺癌等。

肿瘤细胞病理学理论根据肿瘤的形态学和生物学行为, 肿瘤类型大致分为良性、恶性和交界性这三类。

量化的病理特征可解决细胞样本分类问题, 同时能够辅助医生实现病理诊断[2], 因此从细胞这一层次分析预测是可行的。

在整个病情诊断过程中, 医学图像信息的获取和有效处理是最关键的步骤。

信息论认知中强调没有预处理是的预处理。

深度学习避免了传统机器学习算法中所需的复杂预处理过程, 依据端到端模型, 可直接从训练数据出发自动学习抽象知识。

现阶段, 足够的医学资源存在不可用问题, 如何更好地发掘、利用好有限病理图像数据本身的价值成为一个迫切需要解决的问题。

深度学习中有效的医学图像特征提取能够降低对分类算法的依赖性, 同时制约着整个分类器的性能。

因此, 基于深度学习的医学肿瘤细胞病理图像的自动分类[3]成为解决问题的有效举措。

基于改进EfficientNetV2网络的脑肿瘤分类方法

基于改进EfficientNetV2网络的脑肿瘤分类方法

第61卷 第5期吉林大学学报(理学版)V o l .61 N o .5 2023年9月J o u r n a l o f J i l i nU n i v e r s i t y (S c i e n c eE d i t i o n )S e p 2023d o i :10.13413/j .c n k i .jd x b l x b .2022383基于改进E f f i c ie n t N e t V 2网络的脑肿瘤分类方法崔 博,贾兆年,姬 鹏,李秀华,侯阿临(长春工业大学计算机科学与工程学院,长春130012)摘要:针对脑肿瘤磁共振图像分类问题中过拟合及分类准确率较低的问题,提出一种基于改进E f f i c i e n t N e t V 2网络的脑肿瘤分类方法.该方法在E f f i c i e n t N e t V 2网络中引入坐标注意力机制,该注意力机制将同时从垂直和水平两个方向获取脑肿瘤的特征信息,精准识别脑肿瘤的病灶特征,从而帮助模型更全面㊁准确地定位和识别病灶区域信息,有效抑制背景信息对检测结果的影响,使模型分类精度更高,解决了因获取特征信息不足导致分类精度低的问题.为进一步提升分类准确率,引入H a r d -S w i s h 激活函数,该激活函数不仅可以提升脑肿瘤分类网络模型的运算速度,也可有效提高分类精度.同时,改进后的模型搭配了D r o p o u t 层和归一化层,可更好抑制过拟合的发生,加快模型收敛速度,提高模型的鲁棒性,且分类精度有明显提升.实验结果表明,改进后的模型在验证集中获得了98.4%的分类准确率,通过对比实验和消融实验验证了改进后的模型在脑肿瘤分类任务中的有效性.关键词:磁共振图像;脑肿瘤分类;E f f i c i e n t N e t V 2网络;注意力机制中图分类号:T P 391 文献标志码:A 文章编号:1671-5489(2023)05-1169-09B r a i nT u m o rC l a s s i f i c a t i o n M e t h o dB a s e d o n I m pr o v e dE f f i c i e n t N e t V 2N e t w o r k C U IB o ,J I AZ h a o n i a n ,J IP e n g,L IX i u h u a ,HO U A l i n (C o l l e g e o f C o m p u t e rS c i e n c e a n dE n g i n e e r i n g ,C h a n g c h u nU n i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y ,C h a n g c h u n 130012,C h i n a )收稿日期:2022-09-26.第一作者简介:崔 博(1997 ),女,汉族,硕士研究生,从事智能图像处理与机器学习的研究,E -m a i l :953914472@q q.c o m.通信作者简介:侯阿临(1972 ),女,汉族,博士,教授,从事智能图像处理与机器学习的研究,E -m a i l :h o u a l i n @c c u t .e d u .c n .基金项目:吉林省教育厅科学技术研究规划项目(批准号:J J K H 20210738K J )和吉林省科技厅高新重点研发项目(批准号:20210201051G X ).A b s t r a c t :A i m i n g a tt h e p r o b l e m s o fo v e r f i t t i n g a n dl o w c l a s s i f i c a t i o n a c c u r a c y i n b r a i nt u m o r m a g n e t i c r e s o n a n c e i m a g e c l a s s i f i c a t i o n ,w e p r o p o s e d a b r a i n t u m o r c l a s s i f i c a t i o nm e t h o db a s e do n a n i m p r o v e dE f f i c i e n t N e t V 2n e t w o r k .T h em e t h o d i n t r o d u c e d t h e c o o r d i n a t e a t t e n t i o nm e c h a n i s mi n t h e E f f i c i e n t N e t V 2n e t w o r k ,w h i c hs i m u l t a n e o u s l y ob t a i n e d t h e f e a t u r e i n f o r m a t i o no f b r a i n t u m o r f r o m b o t hv e r t ic a l a n dh o r i z o n t a ld i re c t i o n s a n da c c u r a t e l y id e n t i f i e d t h e l e s i o n f e a t u r e so f b r a i nt u m o r .I t h e l p e dt h e m o d e lt ol o c a t e a n di d e n t i f y t h el e s i o n a r e ai n f o r m a t i o n m o r e c o m p r e h e n s i v e l y a n d a c c u r a t e l y ,a n d e f f e c t i v e l y s u p p r e s s e dt h ei n f l u e n c e o fb a c k g r o u n di n f o r m a t i o n o nt h e d e t e c t i o n r e s u l t s ,s ot h a tt h e m o d e lh a d h i g h e rc l a s s i f i c a t i o na c c u r a c y .T h e p r o b l e m o fl o w c l a s s i f i c a t i o n a c c u r a c y c a u s e db y i n s u f f i c i e n ta c q u i s i t i o no ff e a t u r ei n f o r m a t i o n w a ss o l v e d .I no r d e rt of u r t h e r i m p r o v e t h e c l a s s i f i c a t i o na c c u r a c y ,t h eH a r d -S w i s ha c t i v a t i o n f u n c t i o nw a s i n t r o d u c e d ,w h i c hc o u l d Copyright ©博看网. All Rights Reserved.0711吉林大学学报(理学版)第61卷n o t o n l y i m p r o v e t h ec o m p u t a t i o n a l s p e e do f t h eb r a i nt u m o r c l a s s i f i c a t i o nn e t w o r k m o d e l,b u t a l s oe f f e c t i v e l y i m p r o v et h ec l a s s i f i c a t i o na c c u r a c y.M e a n w h i l e,t h e i m p r o v e d m o d e lw a se q u i p p e d w i t h D r o p o u t l a y e ra n dn o r m a l i z a t i o nl a y e r,w h i c hc o u l db e t t e rs u p p r e s st h eo c c u r r e n c eo fo v e r f i t t i n g, a c c e l e r a t e t h e c o n v e r g e n c e s p e e d o f t h em o d e l,i m p r o v e t h e r o b u s t n e s s o f t h em o d e l,a n d s i g n i f i c a n t l y i m p r o v e t h e c l a s s i f i c a t i o na c c u r a c y.T h ee x p e r i m e n t a l r e s u l t s s h o wt h a t t h e i m p r o v e d m o d e l o b t a i n s c l a s s i f i c a t i o na c c u r a c y o f98.4%i n t h e v a l i d a t i o n s e t,a n d t h e e f f e c t i v e n e s s o f t h e i m p r o v e dm o d e l i n b r a i n t u m o r c l a s s i f i c a t i o n t a s k i s v e r i f i e db y c o m p a r i s o ne x p e r i m e n t s a n d a b l a t i o ne x p e r i m e n t s.K e y w o r d s:m a g n e t i c r e s o n a n c e i m a g e;b r a i n t u m o r c l a s s i f i c a t i o n;E f f i c i e n t N e t V2n e t w o r k;a t t e n t i o nm e c h a n i s m医学成像技术是非侵入性的,常用于检测肿瘤,是目前用于癌症类型分类最常见和最可靠的技术[1].磁共振成像(m a g n e t i c r e s o n a n c e i m a g i n g,M R I)技术是医学成像技术的一种,在脑肿瘤的分类中尤其适用于提供高分辨率的脑组织图像[2].脑肿瘤分为150种,其中包括良性肿瘤和恶性肿瘤[3].脑肿瘤的早期诊断和准确分类对挽救病人生命至关重要,脑部M R I图像可分为不同的肿瘤类型.自动分类可以在放射科医生最少干预的情况下对脑肿瘤M R I图像进行分类[4].卷积神经网络(c o n v o l u t i o n a ln e u r a ln e t w o r k s,C N N)是深度学习的主要代表算法之一. S h e l h a m e r等[5]提出了一种深度㊁粗层和细层相结合的双路径C N N跳跃结构,实现了对脑癌的精确分割.C h e n g等[6]利用T1-M R I数据研究了脑肿瘤的三级分类问题,该方法先利用图像膨胀扩大肿瘤区域,然后将其划分为逐渐细小的环状子区域.D a s等[7]使用包含3064张T1加权对比增强M R I图像的卷积神经网络识别各种脑癌,如胶质瘤㊁脑膜瘤和脑垂体瘤.C N N模型通过基于可变大小的卷积滤波器/核调整卷积网络的大小,获得了94%的准确率.B a dža等[8]提出了一种新的C N N结构,该结构基于对现有的预训练网络的改进,使用T1加权对比增强磁共振图像对脑肿瘤进行分类,该模型的准确率为96.56%,其由两个10倍交叉验证技术组成,使用增强图片.M z o u g h i等[9]采用基于灰度归一化和自适应对比度增强的预处理方法,提出了一种完全自动化的脑胶质瘤三维细胞神经网络模型,用于脑胶质瘤的低级别和高级别分类.深度学习中的C N N是目前较好的图像处理方法[10].A l e x N e t[11],V G G[12]等C N N的发展证明了增加网络深度能在一定程度上提高网络性能.但卷积核作为其中数量最多的参数,对网络性能的影响较大[13].若只通过简单的网络层堆叠增加深度会导致网络出现梯度消失和过拟合的情况[14].为解决这类问题,本文提出基于改进E f f i c i e n t n e t V2网络的方法,实验结果表明,与其他算法相比,将其运用到脑肿瘤分类的任务中,准确率更高.1模型架构1.1E f f i c i e n t N e t V2网络模型E f f c i c e n t N e t V2[15]是根据E f f i c i e n t N e t[16]的基本思想进行改进的网络.该网络通过改变网络的深度㊁宽度和输入图像分辨率的参数提高网络性能[16].E f f i c i e n t N e t V2是一种采用神经结构搜索技术(n e u r a l a r c h i t e c t u r e s e a r c h,N A S)和复合模型扩张方法的分类识别网络,它能选择最优的复合系数,即按比例扩展网络的深度㊁宽度和输入图像分辨率3个维度,以找到最大识别特征精度所需的最优参数.E f f i c i e n t N e t V2通过自适应地平衡3个维度,成功减少了模型训练的参数量和复杂度,从而大幅度提高了模型性能.与单一维度的缩放相比,这种方法能获得更好的效果,同时在训练速度上也有明显的提升.E f f c i c e n t N e t V2网络主要由F u s e d-M B C o n v[17]和M B C o n v模块堆叠而成,网络结构列于表1.理论上,随着硬件设备的优化和算法设计的改进,普通卷积在某些条件下可能会比之前更有效.为验证这两者对卷积计算速度的影响,在浅层卷积使用F u s e d-M B C o n v,在深层卷积使用深度可分离卷积M B C o n v.Copyright©博看网. All Rights Reserved.表1 E f f i c i e n t N e t V 2网络结构T a b l e 1 E f f i c i e n t N e t V 2n e t w o r ka r c h i t e c t u r e 阶段操作步长通道数层数0C o n v 3ˑ322411F u s e d -M B C o n v 1,k 3ˑ312422F u s e d -M B C o n v 4,k 3ˑ324843F u s e d -M B C o n v 4,k 3ˑ326444M B C o n v 4,k 3ˑ3212865M B C o n v 6,k 3ˑ3116096M B C o n v 6,k 3ˑ32256157C o n v 1ˑ1&P o o l i n g &F C 12801 为使网络运算速度更快,该网络在浅层卷积中使用F u s e d -M B C o n v 模块,在深层卷积中使用深度图1 模块结构F i g.1 M o d u l e s t r u c t u r e 可分离卷积M B C o n v 模块,M B C o n v 模块由2个1ˑ1卷积㊁1个3ˑ3深度可分离卷积㊁S E (s q u e e z e -a n d -e x c i t a t i o n )注意力模块组成,如图1(A )所示;由于深度可分离卷积用在浅层卷积中会拖慢运行速度,因此F u s e d -M B C o n v 模块是在M B C o n v 中使用一个普通的3ˑ3卷积结构替换1ˑ1的升维卷积和3ˑ3的深度卷积,如图1(B )所示.S E 注意力模块由全局平均池化和两个全连接层组成.该模块首先进行S q u e e z e 操作,将每个通道的特征压缩为全局特征,然后通过E x c i t a t i o n 操作将全局特征转化为权重系数,从而实现模型对不同通道间特征的区分.1.2 坐标注意力机制坐标注意力(c o o r d i n a t e a t t e n t i o n ,C A )机制[18]是一种新型轻量级即插即用的注意力机制,它可以很容易地插入到移动网络的经典模块中,不仅可获取通道的输入特征信息,还可获取方向和位置的特征信息,有助于模型更准确地定位和识别感兴趣的对象,重点关注重要信息的目标区域,有效抑制背景信息给检测结果产生的影响,缓解信息丢失问题[19].并且同时考虑水平和垂直方向的特征信息,在可学习参数和计算代价相当的情况下,坐标信息嵌入更有助于图像分类.C A 结构如图2所示.图2 C A 机制模块F i g.2 C A m e c h a n i s m m o d u l e 2 本文算法设计2.1 改进的网络结构由于人的大脑组织结构复杂,因此要想将脑部肿瘤精确分类,就要精准地获取输入的脑肿瘤M R I1711 第5期崔 博,等:基于改进E f f i c i e n t N e t V 2网络的脑肿瘤分类方法 Copyright ©博看网. All Rights Reserved.2711吉林大学学报(理学版)第61卷图像的特征信息.E f f i c i e n t N e t V2网络模型中M B C o n v模块加入了S E注意力机制,S E注意力机制只考虑对通道间信息进行编码,而忽略了位置信息的重要性,导致注意力机制提取脑肿瘤的特征信息不全面,从而使模型的分类精准度较低.而C A注意力模块恰好可以更准确地获取输入的位置特征信息,有助于网络更准确地定位感兴趣的对象,同时使网络覆盖更大的区域.坐标注意力模块可以自适应地选择输入脑肿瘤图像的感受野大小和位置,使其能更好地适应不同尺度和形状的输入图像,从而提高脑肿瘤分类模型的鲁棒性和泛化能力,因此将S E注意力模块替换为C A注意力模块.在替换时,需要保持注意力模块的输入和输出维度不变,以保证模型的正确性.为使该网络计算速度更快,对量化更友好,进一步提高脑肿瘤分类的正确率,本文将原网络中的S i L U激活函数换为H a r d-S w i s h激活函数,改进后的网络结构如图3所示.图3改进后的网络结构F i g.3I m p r o v e dn e t w o r k s t r u c t u r e该实验脑肿瘤M R I图像的样本数量较少,网络中用D r o p o u t层减少训练网络中部分神经元的活性,以防止网络过拟合的发生,B N(b a t c hn o r m a l i z a t i o n)[20]通过减少梯度对参数或其初始值尺度的依赖,从而能使用更高的学习率,极大加快了深层神经网络的训练速度.2.2激活函数在原E f f i c i e n t N e t V2网络使用的S i L U激活函数是S w i s h激活函数的一个特例,当β=1时, S w i s h激活函数称为S i L U激活函数.该激活函数存在一些潜在的缺点:S i L U激活函数的导数对于较大的负输入可能会变得非常小,可能导致反向传播期间梯度消失.对于深度神经网络,会导致训练变得困难;虽然S i L U是一种灵活的激活函数,但它表达能力有限,可能会限制其在数据中表示复杂函数和模式的能力;S i L U激活函数缺乏可解释性,与其他一些激活函数(如S i g m o i d或双曲正切)不同, S i L U函数没有明确的概率解释,可能会使解释模型的行为和输出的含义变得更困难.S i L U激活函数曲线如图4所示.H a r d-S w i s h激活函数[21]是S w i s h激活函数非线性改进版本,其计算速度更快,计算过程只涉及基本的数学运算,如乘法和加法,实现相对简单,而S i L U涉及指数运算,计算速度相对较慢.并且H a r d-S w i s h激活函数对量化更友好,更适合深度卷积网络,同时也可增加脑肿瘤分类的正确率.因此本文将原网络中的S i L U激活函数换为H a r d-S w i s h激活函数.H a r d-S w i s h激活函数曲线如图5所示.训练卷积网络时,在梯度下降的过程中,梯度消失是一个常见的问题.相比于S i L U激活函数, H a r d-S w i s h激活函数在输入接近于0时的梯度更大,因此在这种情况下出现梯度消失问题的概率更小.H a r d-S w i s h激活函数更复杂,因此在训练深层神经网络时可以更好地捕捉特征,从而提高训练效果.S w i s h函数表达式为S w i s h(x)=xˑS i g m o i d(βx),(1)其中β表示可调参数.H a r d-S w i s h函数表达式为H a r d-S w i s h[x]=xˑR e L U(x+3)6.(2)Copyright©博看网. All Rights Reserved.图4 S i L U 激活函数曲线F i g .4 S i L Ua c t i v a t i o n f u n c t i o n c u r ve 图5 H a r d -S w i s h 激活函数曲线F i g.5 H a r d -S w i s ha c t i v a t i o n f u n c t i o n c u r v e 3 实验与分析3.1 数据集与预处理本文使用的脑肿瘤图像数据集来自公开数据集f i g s h a r e (w w w.f i gs h a r e .c o m ),该数据集由233名患者的脑部M R I 图像组成,包括横断面㊁冠状面和矢状面共3064张图像,其中脑膜瘤切片708张,胶质瘤切片1426张,垂体瘤切片930张.本文预处理首先将脑肿瘤图像数据集中的每张图像调整尺寸大小至512像素ˑ512像素;其次将M R I 图像原始数据信息进行特征提取,得到带有标签的样本集合;最后将数据集按照80%和20%划分为训练集和验证集.分类标签包括脑膜瘤㊁胶质瘤㊁垂体瘤3种类别标签.3.2 参数设置与评价指标3.2.1 实验环境本文实验基于P y T o r c h 深度学习框架,使用P y t h o n 3.6语言实现,搭建了基于改进E f f i c i e n t N e t V 2网络的脑肿瘤图像三分类框架.在L i n u xC e n t O S 7环境下完成,C U D A 版本为10.2.硬件设备为:I n t e l (R )X e o n (R )C P U E 5-26502.2G H z C P U ,N V I D I A T I T A N X Pˑ2显卡,12G B ˑ2显存.3.2.2 参数设置在训练过程中,本文实验使用随机梯度下降(S G D M )优化器优化所设计的模型,网络模型训练过程中涉及的超参数设置列于表2.表2 训练过程的超参数设置T a b l e 2 H y p e r p a r a m e t e r s e t t i n g s f o r t r a i n i n gp r o c e s s 超参数迭代次数批次大小优化器初始学习率D r o p o u t 数值2008S G D M 0.0030.2 因为仅凭准确率评价指标并不能充分证明网络设计及参数调整的合理性,因此,为全面评价本文改进的E f f i c i e n t N e t V 2网络的性能,使用准确率和混淆矩阵作为评价指标.混淆矩阵是一种用于总结分类算法性能的技术.如果每个类别中的观察数不相等,或者数据集中有两个以上类别,则仅凭分类准确性可能会产生误导.混淆矩阵提供真阳性(T P ),即预测为正㊁事实为正;真阴性(T N ),即预测为负㊁事实为负;假阳性(F P ),即预测为正㊁事实为负;假阴性(F N ),即预测为负㊁事实为正的值.在经过准确率和混淆矩阵进行网络模型评估后,这些值可用于计算本文算法的准确率㊁精确度㊁召回率和F 1-S c o r e 的数值[22-23].其中F 1-S c o r e 是准确率和召回率的调和平均评估指标[24].本文用这5个评价指标作为实验结果的评判标准.准确率表示所有预测正确的样本占总样本的百分数,用公式表示为A c c u r a c y=T P +T N T P +T N +F N +F P ˑ100%.(3)精确度表示预测正确的正类样本占所有预测为正类样本的百分数,用公式表示为3711 第5期崔 博,等:基于改进E f f i c i e n t N e t V 2网络的脑肿瘤分类方法 Copyright ©博看网. All Rights Reserved.4711吉林大学学报(理学版)第61卷P r e c i s i o n=T PT P+F Pˑ100%.(4)召回率表示预测正确的正类样本占所有事实正类样本情况的百分数.召回率在医学图像分类问题中又被称为灵敏度,灵敏度越高,说明对病灶区域越敏感,用公式表示为R e c a l l=T PT P+F Nˑ100%.(5) F1-S c o r e表示精确率和召回率的调和平均数,综合考虑了精确率和召回率,是一个综合评价指标,通常被用作分类模型性能的重要指标之一[25],用公式表示为F1-S c o r e=2ˑP r e c i s i o nˑR e c a l lP r e c i s i o n+R e c a l l.(6) 3.3实验结果与分析为证明本文基于改进的E f f i c i e n t N e t V2网络的M R I脑肿瘤图像分类算法的有效性,实验选择引入坐标注意力机制的分类模型,模型中还结合了H a r d-S w i s h激活函数㊁B N以及D r o p o u t层.同时选择了S E,C B AM(c o n v o l u t i o n a l b l o c k a t t e n t i o nm o d u l e)和E C A(e f f i c i e n t c h a n n e l a t t e n t i o n)注意力模块进行对比实验,观察模型算法并进行分析.数据集上训练和验证过程的准确率和损失函数曲线如图6所示,其中:灰色曲线表示E f f i c i e n t N e t V2原模型中引入的S E注意力模块的训练曲线;橙色㊁绿色曲线分别表示将E f f i c i e n t N e t V2模型中的S E替换为C B AM和E C A;紫色曲线为本文改进的引入C A注意力模块的训练曲线.将改进的E f f i c i e n t N e t V2模型称C A-E f f i c i e n t N e t V2模型.准确率的变化曲线能反应模型训练过程中对脑肿瘤的分类精度,准确率的值越高表示模型的分类正确率越高.损失值的变化曲线能反应模型训练过程中的优化结果,损失值越小表示模型的鲁棒性越好,当损失值趋于平稳时,表示模型训练达到了局部最优值.图6训练和验证的准确率和损失函数曲线F i g.6A c c u r a c y a n d l o s s f u n c t i o n c u r v e s f o r t r a i n i n g a n d v a l i d a t i o n由图6可见:在训练过程中4种模型的训练效果均较稳定,但C A-E f f i c i e n t N e t V2模型的精度明显高于其他3种模型,达到了98.9%,损失函数值明显低于其他3种模型,达到了0.022;在验证过程中,C A-E f f i c i e n t N e t V2模型的准确率有明显提升,训练曲线平稳且收敛效果好,达到了98.4%,其他3种模型训练过程中的振荡较严重,且准确率明显低于C A-E f f i c i e n t N e t V2模型;在损失函数值上,Copyright©博看网. All Rights Reserved.其他3种模型训练过程中的振荡极其严重,而C A -E f f i c i e n t N e t V 2模型的训练过程较稳定,虽有轻微振荡,但不影响实验结果,并且损失函数值低于其他模型.总体分析C A -E f f i c i e n t N e t V 2模型的训练曲线,由图6(A )和(B )可见,模型在前100轮保持稳定的上升趋势,在后100轮准确率保持稳定,说明模型得到了拟合.由图6(C )和(D )可见,模型在前40轮下降速度较快,在后面的轮数中下降趋于平缓,最后保持稳定,说明模型在训练过程中得到收敛.因此可证明C A -E f f i c i e n t N e t V 2模型对脑肿瘤有良好的分类效果.为更清楚地表达C A -E f f i c i e n t N e t V 2网络对每个类别的预测结果,也为更准确㊁更方便地计算评判模型的评价指标,本文给出了脑肿瘤图像数据集在该模型下预测结果的混淆矩阵,结果列于表3.在混淆矩阵中,从左上到右下的对角线表明每个类别正确预测的个数,对角线上的数量越多,说明模型对验证集数据的预测效果越好,以此进一步评估模型的性能.表3 预测结果的混淆矩阵T a b l e 3 C o n f u s i o nm a t r i x f o r p r e d i c t i o n r e s u l t s实际预测胶质瘤脑膜瘤垂体瘤胶质瘤11912脑膜瘤02940垂体瘤34190 由表3可见:122例脑膜瘤中只有3例被错误预测为垂体瘤;299例脑胶质瘤中有1例被错误预测为脑膜瘤,4例被错误预测为垂体瘤;192例垂体瘤中只有2例被错误预测为胶质瘤.为更直观地表达本文网络模型的分类效果,将脑膜瘤㊁胶质瘤㊁垂体瘤三类在P r e c i s i o n ,R e c a l l ,S p e c i f i c i t y ,F 1-S c o r e 评价指标上进行详细分析,结果列于表4.表4 本文网络模型的评价指标T a b l e 4 E v a l u a t i o n i n d e x e s o f p r o p o s e dn e t w o r km o d e l %类别P r e c i s i o n R e c a l l S p e c i f i c i t y F 1-S c o r e 胶质瘤97.597.599.497.5脑膜瘤98.3100.098.499.1垂体瘤99.096.499.597.7 经公式计算该模型在P r e c i s i o n ,R e c a l l ,S p e c i f i c i t y ,F 1-S c o r e4个评价指标上的均值达到98.3%,98.0%,99.1%,98.1%,进一步证明了改进的网络模型在脑肿瘤分类中的稳定性和鲁棒性.本文将C A -E f f i c i e n t N e t V 2网络模型与其他文献中使用的相同数据集的分类方法进行对比,对比结果列于表5.由表5可见:文献[6]使用传统机器学习的方法,采用灰度直方图㊁灰度共生矩阵(G L C M )和词袋模型(B OW )3种特征提取方法对脑肿瘤进行分类,该方法最终的分类准确率为91.28%;文献[26]采用G A N 网络作为鉴别器,用S o f t m a x 分类器代替最后一个全连接层,最终对脑肿瘤的分类准确率为93.01%;文献[27]采用多尺寸卷积核模块和多深度融合残差块相结合的方法,最终得到的脑肿瘤分类准确率为93.51%;本文方法得到的分类准确率达到98.4%.实验结果表明,本文方法对脑膜瘤㊁脑胶质瘤和垂体瘤3种脑部肿瘤有良好的分类效果.表5 不同方法的分类准确率对比T a b l e 5 C o m p a r i s o no f c l a s s i f i c a t i o na c c u r a c y o f d i f f e r e n tm e t h o d s 方法文献[6]文献[26]文献[27]本文分类准确性/%91.2893.0193.5198.403.4 消融实验与分析为更好地评估C A -E f f i c i e n t N e t V 2网络模型的性能,本文进行了消融实验.实验将分别验证引入坐标注意力模块和H a r d -S w i s h 激活函数这两个改进方法对模型准确率和损失率的影响.首先在原始数据集上进行测试,虽然模型在复杂程度上有所增加,但改进后的模型分类精确度有明显优势,在不同模块部分的消融对比结果列于表6.由表6可见:仅将S i L U 激活函数替换为H a r d -5711 第5期崔 博,等:基于改进E f f i c i e n t N e t V 2网络的脑肿瘤分类方法 Copyright ©博看网. All Rights Reserved.6711吉林大学学报(理学版)第61卷S w i s h激活函数的实验表明,虽然在模型性能方面有所提升,但准确率提升并不明显;当引入了坐标注意力模块后,模型的准确率显著提高,损失率也有所改善;同时引入以上两个模块,脑肿瘤图像分类的网络性能得到明显提升.通过消融实验,进一步证明了改进后的模型具有更好的分类性能.表6在不同模块部分的消融对比结果T a b l e6C o m p a r i s o no f a b l a t i o n r e s u l t s i nd i f f e r e n tm o d u l e s e c t i o n s模型基准模型准确率/%损失E f f i c i e n t N e t V2E f f i c i e n t N e t V294.80.165E f f i c i e n t N e t V2+C A E f f i c i e n t N e t V297.20.073E f f i c i e n t N e t V2+H a r d-S w i s h E f f i c i e n t N e t V295.60.101E f f i c i e n t N e t V2+C A+H a r d-S w i s h E f f i c i e n t N e t V298.40.060综上所述,针对脑肿瘤磁共振图像分类问题中过拟合及分类准确率较低的问题,本文提出了一种基于改进E f f i c i e n t N e t V2网络的脑肿瘤分类方法.首先,介绍了注意力机制的原理和模块,同时介绍了改进的H a r d-S w i s h激活函数;其次,介绍了基于改进E f f i c i e n t N e t V2网络的脑肿瘤分类方法,将原网络中的S E注意力机制替换成C A注意力机制,解决了因S E注意力机制在捕获特征信息不足时产生网络分类精度低的问题,实验结果表明,C A注意力机制在E f f i c e n t N e t V2网络模型中针对脑肿瘤分类的精度有很大提升;再次,本文改进了H a r d-S w i s h激活函数并且融合了B N和D r o p o u t层,加快了网络计算速度,避免发生过拟合问题,使网络在稳定性更好的前提下增加了准确率,因此改进后的模型相对于其他模型有较高的分类精度,并且性能也优于其他模型,分类准确率达到98.4%;最后,通过对比实验和消融实验验证了改进脑肿瘤分类模型的先进性和有效性,该模型能有效提高医生的诊断效率.参考文献[1] U S MA N K,R A J P O O T K.B r a i nT u m o rC l a s s i f i c a t i o nf r o m M u l t i-m o d a l i t y M R IU s i n g W a v e l e t sa n d M a c h i n eL e a r n i n g[J].P a t t e r nA n a l y s i s a n dA p p l i c a t i o n s,2017,20(3):871-881.[2] P O L A TÖ,GÜN G E N C.C l a s s i f i c a t i o no fB r a i nT u m o r s f r o m M RI m a g e sU s i n g D e e p T r a n s f e rL e a r n i n g[J].T h e J o u r n a l o f S u p e r c o m p u t i n g,2021,77(7):7236-7252.[3] P R A D HA N A,M I S H R A D,D A S K,e ta l.O nt h eC l a s s i f i c a t i o no f M RI m a g e s U s i n g E L M-S S A C o a t e dH y b r i d M o d e l[J].M a t h e m a t i c s,2021,9(17):2095-1-2095-21.[4] S WA T I Z N K,Z HA O Q H,K A B I R M,e ta l.B r a i n T u m o rC l a s s i f i c a t i o nf o r M RI m a g e s U s i n g T r a n s f e rL e a r n i n g a n dF i n e-T u n i n g[J].C o m p u t e r i z e d M e d i c a l I m a g i n g a n dG r a p h i c s,2019,75(9):34-46.[5] S H E L HAM E RE,L O N GJ,D A R R E L L T.F u l l y C o n v o l u t i o n a lN e t w o r k sf o rS e m a n t i cS e g m e n t a t i o n[C]//P r o c e e d i n g s o f t h e I E E EC o n f e r e n c e o nC o m p u t e rV i s i o n a n dP a t t e r nR e c o g n i t i o n.P i s c a t a w a y,N J:I E E E,2015: 3431-3440.[6] C H E N GJ,HU A N G W,C A O SL,e t a l.C o r r e c t i o n:E n h a n c e dP e r f o r m a n c eo fB r a i nT u m o rC l a s s i f i c a t i o nv i aT u m o rR e g i o nA u g m e n t a t i o na n dP a r t i t i o n[J].P l o SO n e,2015,10(12):e0144479-1-e0144479-13.[7] D A SS,A R A N Y A OF M RR,L A B I B A N N.B r a i nT u m o rC l a s s i f i c a t i o nU s i n g C o n v o l u t i o n a lN e u r a lN e t w o r k[C]//20191s t I n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e o n A d v a n c e s i n S c i e n c e,E n g i n e e r i n g a n d R o b o t i c s T e c h n o l o g y(I C A S E R T).P i s c a t a w a y,N J:I E E E,2019:1-5.[8] B A D㊅Z A M M,B A R J A K T A R O V I C'M㊅C.C l a s s i f i c a t i o n o f B r a i nT u m o r s f r o m M R I I m a g e sU s i n g aC o n v o l u t i o n a lN e u r a lN e t w o r k[J].A p p l i e dS c i e n c e s,2020,10(6):1999-1-1999-23.[9] M Z O U G H IH,N J E HI,WA L IA,e t a l.D e e p M u l t i-s c a l e3D C o n v o l u t i o n a lN e u r a lN e t w o r k(C N N)f o r M R IG l i o m a sB r a i nT u m o rC l a s s i f i c a t i o n[J].J o u r n a l o fD i g i t a l I m a g i n g,2020,33(4):903-915.[10] L E C U N Y,B E N G I O Y,H I N T O N G.D e e p L e a r n i n g[J].N a t u r e,2015,521:436-444.[11] K R I Z H E V S K Y A,S U T S K E V E RI,H I N T O N G E.I m a g e n e tC l a s s i f i c a t i o n w i t h D e e p C o n v o l u t i o n a lN e u r a lN e t w o r k s[J].C o mm u n i c a t i o n s o f t h eA C M,2017,60(6):84-90.Copyright©博看网. 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神经网络模型在肺癌诊断中的应用

神经网络模型在肺癌诊断中的应用

神经网络模型在肺癌诊断中的应用近年来,随着计算机科学和医学技术的发展,肺癌在临床诊断方面也得到了很大的进展。

然而,由于肺癌的复杂性和多样性,传统的影像学和病理学技术难以为医生提供准确可靠的肺癌诊断。

而神经网络模型的出现,为肺癌诊断带来了全新的思路和方法。

I. 神经网络模型可信度高神经网络模型是建立在人脑神经元之间信息交流和处理方式的模拟计算方法。

它是模拟人脑神经元信息传递的一种人工智能算法,可以通过学习和训练,在众多数据中寻找复杂的关联,从而实现对于算法的预测和判别。

在现代医学中,神经网络模型已经广泛应用于肺癌的早期筛查、诊断和治疗等方面,可以大大提高诊断的准确性和可靠性。

II. 神经网络模型在肺癌诊断中的应用1. 影像诊断肺癌影像学检查中可以使用CT、MRI、PET-CT等多种模式,其中CT成像是一种比较常用的肺癌诊断方法。

使用神经网络模型对CT影像进行分析可以显著提高诊断准确性。

该方法通过提取肺部结构特征,利用神经网络进行特征的学习和预测,从而实现对肺部病变的评估和鉴别。

2. 肺癌筛查肺癌的早期筛查对于治疗和病人的生存率有重要的影响。

近年来,基于神经网络模型的计算机辅助病变检测技术(CAD)也被广泛应用于肺癌筛查中。

该方法通过对病人的CT影像进行自动识别和分析,能够帮助医生准确地检测肿瘤和病变,从而实现早期诊断和治疗。

3. 病理检测肺癌的病理检测是肺癌诊断的重要环节。

传统的病理学技术依赖于医生对于组织结构和细胞形态等特征的判断,容易受到人为因素干扰。

而采用基于神经网络模型的计算机辅助病理学技术,可以自动对肺癌组织进行识别和判别,从而减少了人为干扰因素的影响,提高了诊断准确度。

III. 神经网络模型的优势在肺癌诊断中,神经网络模型的应用具有以下几个优势:1. 高精度:基于神经网络模型的方法可以对肺部影像和病理组织进行精细的学习和训练,从而大大提高诊断的准确性和可靠性。

2. 高效性:神经网络模型可以快速获取丰富的信息和数据,大大缩短了诊断时间,提高了医疗效率。

一种基于CCD的全自动循环肿瘤细胞检测系统

一种基于CCD的全自动循环肿瘤细胞检测系统

一种基于CCD的全自动循环肿瘤细胞检测系统张俊哲,贾强,陈柯宇,王骏哲(空军预警学院,湖北武汉430019)摘要:文章旨在介绍一种基于CCD的全自动循环肿瘤细胞检测系统。

该系统主要采用多路阀控制实验进程,通过对血液中过量表达EpCAM的细胞进行分离富集,然后经过免疫化学染色,通过CCD摄像头来将采集到的多重荧光成像的图像传递给LabView进行处理,根据图像表征的不同来确定是否为循环肿瘤细胞以及检测个数并对其进行相关图像特性的分析。

关键词:CCD;循环肿瘤细胞;免疫荧光染色;LabView平台;图像处理中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1009-3044(2021)06-0186-03开放科学(资源服务)标识码(OSID):Auto-Detecting System for Circulating Tumor Cells Based on CCDZHANG Jun-zhe,JIA Qiang,CHEN Ke-yu,WANG Jun-zhe(Air Force Early Warning Academy,Wuhan430019,China)Abstract:This paper is aimed to introduce an automatic detecting system for circulating tumor cells(CTCs)based on CCD.This sys⁃tem mainly employs multi-way valve to control the whole experimental process,with separating and enriching the overexpressed EpCAM cells in blood,then using immunohistochemical stain for D Cameras are used to collect multiple fluorescence im⁃ages of staining cells and LabView analyzes those cell image.The characterizations of images are used to determine whether the cells are CTCs and the number of CTCs,following the analysis of associated biochemical characteristics.Key words:CCD;Circulating tumor cells;immunohistochemical staining;LabView;image process1背景利用多重免疫荧光染色原理进行循环肿瘤细胞的鉴别,在目前针对循环肿瘤细胞检测的研究中得到广泛的应用[1]。

LVQ神经网络在乳腺肿瘤诊断中的应用

LVQ神经网络在乳腺肿瘤诊断中的应用
层神 经元 , 从而找到 与之相 连接 的线性输 出层 神经元 , 输 若
入 向量 的类别 与线性输 出层 神经元 所对应 的类 别一致 , 对 则
应 的竞争层神经元 权值 沿着输 入 向量 的方 向移 动 ; 反之 , 则 对应 的竞 争层神经 元权值 沿着输 入 向量 的反 方 向移 动。基
3 1 L Q 神经网络算法 . V L Q神经 网络算法是在 有教 师状态 下对竞 争层 进行训 V 练 的一种学 习算法 , 因此 L Q算 法可 以认 为是把 自组 织特 V 征映射算法改 良成有教 师学 习的算法 。
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第 9 第8 2卷 期
文 章 编 号 :0 6—94 (0 2 0 0 7 0 10 3 8 2 1 )8— 11— 4



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22 月 0 年8 1
L Q 神 经 网络在 乳腺 肿 瘤 诊 断 中的应 用 V
王 波 杜 晓昕 金 梅 , ,
( .齐齐 哈尔大学教育与传媒学院 , 1 黑龙江 齐齐哈尔 1 10 ; 6 0 6 2 .齐齐哈尔大学计算机 与控制工程学 院, 黑龙江 齐齐哈尔 1 10 ) 6 0 6 摘要: 研究乳腺肿瘤诊断问题 , 过去可根据医学影像 , 专家判断。传统诊 断方法采用专家经验对乳腺肿瘤进 行诊断存在较 强 的主观性 , 识别 正确 率较低 。为 了提高乳腺肿瘤的识别正确率 , 提出一种 学习向量量化 ( VQ) L 神经 网络的乳腺肿瘤诊 断模 型。利用 L Q神经 网络模型结构简单 、 V 自学习 、 自组 织、 非线分类处理能力更强等优点 , 构造乳腺肿瘤与症 状之间 的非线性 映射关 系, 而实现乳腺肿瘤科学诊断。仿真结果表明 , 从 采用 L Q神经 网络模型提高 了乳腺肿瘤进行诊 断识 别正确率和科 V 学性 , 为乳腺肿瘤诊 断提供 了先进 的工具 。 关键词 : 神经网络; 诊断 ; 乳腺肿瘤 中图分类号: P 8 T 13 文献标识码 : B

基于形态学特征提取的人工神经网络在口腔鳞状细胞癌诊断中的应用

基于形态学特征提取的人工神经网络在口腔鳞状细胞癌诊断中的应用
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基 于形 态 学特 征 提 取 的 人工 神 经 网 络在 口腔鳞 状细 胞癌 诊 断 中的应 用

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口腔 癌在 其病 理诊 断 中 由于形 态学 的表 述具 有 模 糊 的性 质 ,所 以诊 断 的结 果不 可 避免 地带 有 主观 的性 质 ,另外 ,病 理诊 断过 程是 一个 分 析处 理大 量
的一 个应 用就 是用 于 医学上 恶性 肿 瘤 的诊 断过 程 中. 神经 网络 技术 (rfi erl e ok NN at c nuant r,A ) i a il w 具有处理超大规模数据的能力 ,计算速度快 ,能够
n t r s a f a i l u i a y to n t e d a o i foa q a u elc r i o , e e h u h i c n n tb ewo k i e sb e a x l r o li h ig s o r ls u mo s c l a cn ma i n s v n t o g t a o e a

肿瘤细胞检测的数字图像处理技术研究

肿瘤细胞检测的数字图像处理技术研究

肿瘤细胞检测的数字图像处理技术研究肿瘤是一种常见的疾病,它在全球范围内造成了大量的死亡和负担。

随着现代医学的发展,肿瘤的早期检测和治疗变得越来越重要。

数字图像处理技术已经成为肿瘤细胞检测和诊断中不可或缺的一部分。

本文将介绍数字图像处理技术在肿瘤细胞检测中的应用。

数字图像处理是一种通过计算机对数字图像进行处理、分析和解释的技术。

数字图像处理技术在医学领域的应用越来越广泛,其中之一就是肿瘤细胞检测。

肿瘤细胞检测需要对数字图像进行处理和分析,以提取有关肿瘤细胞的信息和特征。

下面将介绍几种数字图像处理技术在肿瘤细胞检测中的应用。

一、图像分割技术图像分割是数字图像处理中的一个重要分支,它的目的是将数字图像分成若干不同的区域,并将这些区域内部的像素归类。

在肿瘤细胞检测中,图像分割技术可以将肿瘤细胞和正常细胞分开,以提取肿瘤细胞的特征。

常用的图像分割方法包括阈值分割、区域生长、级联分类器等。

阈值分割是一种将图像分为两部分的方法,其中一个部分是大于阈值的像素,另一个部分是小于阈值的像素。

在肿瘤细胞检测中,可以使用阈值分割来将肿瘤细胞和正常细胞分开。

区域生长是一种基于像素区域的分割方法。

它从一个像素种子开始,通过压缩不同区域的边缘,并逐渐扩展相邻区域,最终将整个图像分为若干区域。

在肿瘤细胞检测中,可以使用区域生长方法来提取肿瘤细胞。

级联分类器是一种在计算机视觉和机器学习中常用的分类器。

它是由若干个二值弱分类器级联而成,每个二值弱分类器都是用一个很小的子集来训练,以提高分类精度。

在肿瘤细胞检测中,可以使用级联分类器来检测肿瘤细胞。

二、特征提取技术特征提取是将数字图像中的信息和特征转换为一组数值向量的方法。

通过特征提取,可以将肿瘤细胞的信息和特征提取出来,以便进行分类和诊断。

常用的特征提取方法包括卷积神经网络、局部二值模式等。

卷积神经网络是一种由多个卷积层和池化层组成的人工神经网络。

在肿瘤细胞检测中,可以使用卷积神经网络来提取肿瘤细胞的特征。

基于深度学习的医学影像分析与病理检测技术研究

基于深度学习的医学影像分析与病理检测技术研究

基于深度学习的医学影像分析与病理检测技术研究近年来,随着深度学习技术的快速发展,基于深度学习的医学影像分析与病理检测技术在医疗领域中得到了广泛应用。

这项技术利用深度神经网络自动学习和理解医学影像数据的特征,为医生提供更准确、便捷的诊断与病理检测结果,对临床医学具有重要意义。

一、医学影像分析医学影像分析是深度学习在医学领域中的重要应用之一。

医学影像数据包括CT扫描、MRI、X射线等多种形式,而这些数据量庞大、复杂多变。

传统的医学影像分析方法存在一些局限,而深度学习技术具备高度抽象和自动学习的特性,能够从海量的医学影像数据中提取更准确的特征信息。

通过深度学习技术,医学影像分析能够实现自动病灶检测、病灶分割、疾病分类等功能。

例如,在肺癌检测中,深度学习能够自动检测和定位肺部病变区域,提供更精确的诊断结果。

在神经影像学中,深度学习技术能够自动分析脑部影像,帮助医生准确判断脑卒中、肿瘤等疾病类型。

二、病理检测技术研究病理检测是深度学习在医学领域中的另一项重要应用。

病理学是通过对组织和细胞的形态、结构及其病变进行观察与分析,以诊断疾病的学科。

传统的病理检测方法需要专业的病理学家进行观察和判断,而深度学习技术可以通过自动学习和识别组织和细胞的形态特征,提供更准确的病理诊断结果。

在病理检测技术研究中,深度学习主要应用于组织图像分析和肿瘤预测。

通过深度学习技术,可以对组织切片图像进行有效的特征提取和细胞分类,帮助医生快速进行病理检测。

在肿瘤预测中,深度学习网络能够通过对肿瘤细胞形态、大小、颜色等特征进行学习,判断肿瘤的性质和潜在的恶性程度。

三、挑战与发展尽管基于深度学习的医学影像分析与病理检测技术在医疗领域的应用前景非常广阔,但也面临一些挑战。

首先,深度学习模型需要大量的标记数据来进行训练,而医学影像和病理切片的标注工作耗时且工作量大。

其次,模型的不透明性也是一个难题,深度学习模型往往难以解释其推理过程和判断依据,这使得医生们难以接受和信任模型的诊断结果。

肿瘤细胞识别算法的研究与实现

肿瘤细胞识别算法的研究与实现

肿瘤细胞识别算法的研究与实现肿瘤诊断和治疗是当今医疗领域的热点话题。

随着科技的发展,识别和分析癌症病变细胞变得更加准确和高效。

目前,肿瘤细胞识别算法已经被广泛用于医学领域,成为了癌症治疗的重要工具之一。

本文将探讨肿瘤细胞识别算法的研究与实现。

一、肿瘤细胞识别算法的背景及意义癌症是一种常见的疾病,它会导致人体细胞的不正常增长和扩散,给患者的身体和心理都带来一定的伤害。

早期的肿瘤诊断可以有效降低死亡率,而诊断的关键在于检测出肿瘤细胞。

然而,人工观察和判读肿瘤样本十分耗时耗力,且存在主观性、误差性较高的问题。

因此,肿瘤细胞识别算法的研究和实现具有重要的意义。

肿瘤细胞识别算法是一种基于计算机视觉、图像处理、机器学习等技术的计算机程序,它可以处理多种形式的肿瘤样本图像,辅助医生对肿瘤进行诊断和治疗。

该算法可以精确地检测出肿瘤病变细胞,同时还可以判断细胞的恶性程度,以及对治疗的反应。

因此,肿瘤细胞识别算法的研究和应用,可以大大提高肿瘤病人的治愈率和生存率。

二、肿瘤细胞识别算法的研究现状目前,肿瘤细胞识别算法主要有以下三种类型:1. 基于特征提取的肿瘤细胞识别算法该算法基于图像处理和特征提取的技术,提取出图像中的肿瘤细胞的形态、纹理、颜色等特征,再利用分类器对样本进行分类和判断。

该算法的优点在于可以得到对细胞形态等特征的直观观察和分析,且可以自主学习和演化。

然而,其需要进行大量的特征提取和分类器的训练,且对样本的光照、噪声等因素较为敏感。

2. 基于深度学习的肿瘤细胞识别算法该算法利用神经网络的结构和深度学习的方法,对肿瘤样本进行自动识别和分类。

深度学习的神经网络可以自主学习和调整其内部的权重和参数,从而学习出更加精准的特征表达。

该算法的优点在于具有较高的精度和鲁棒性,但需要大量的数据和计算资源,且对深度学习的理解和应用有一定的门槛。

3. 基于上下文信息的肿瘤细胞识别算法该算法利用图像分割和上下文信息的方法,对肿瘤细胞进行定位和检测。

神经科学与肿瘤的关系

神经科学与肿瘤的关系

神经科学与肿瘤的关系随着神经科学技术的不断发展,人们越来越关注神经科学在肿瘤治疗中的应用。

事实上,神经科学研究和肿瘤研究在某些方面有紧密的联系。

在这篇文章中,我们将探讨神经科学与肿瘤之间的关系。

一、神经科学对肿瘤的治疗神经科学技术包括磁共振成像(MRI)、计算机断层扫描(CT)、电子生理技术、光学成像技术等,这些技术已经广泛应用于肿瘤的检测和治疗。

神经科学技术的应用使得医生能够更加精确地找到肿瘤、分析肿瘤、制定治疗方案和评估疗效。

例如,神经影像学技术可以提供病变区域的详细信息,包括大小、位置和形态等。

医生可以使用这些信息来制定治疗计划,并监测治疗过程中的变化。

同样,神经电生理技术可以提供对神经功能的评估,医生可以通过这些数据来考虑肿瘤治疗方式的影响。

此外,神经科学研究还为肿瘤治疗提供了新的方向。

比如,神经干细胞的研究表明,这些细胞具有自我复制和分化为多种细胞类型的能力,可以潜在地用于治疗一些肿瘤。

此外,神经调节的药物也正在研究中,可以用于减轻肿瘤病人的疼痛和缓解其他症状。

二、肿瘤与神经科学的研究另一方面,肿瘤与神经科学的研究也越来越紧密。

从细胞水平上说,肿瘤的生长和发展也与神经细胞的分化和发展过程密切相关。

例如,在恶性肿瘤细胞中,神经元调查素可以促进肿瘤细胞的生长和分裂。

从功能角度看,肿瘤的生长过程也与神经网络密切相关。

近年来的研究表明,肿瘤细胞与它们周围的细胞之间存在复杂的相互作用,这种相互作用可以形成一个微小的生态系统。

这个生态系统中存在着一种微妙而有效的信息传递机制,它类似于神经网络的运作方式。

因此,神经科学对于肿瘤生长过程的理解是非常重要的。

总之,神经科学和肿瘤研究在许多方面有着紧密的联系。

神经科学技术在肿瘤治疗中的应用使得医生可以更加精确地诊断和治疗肿瘤,而肿瘤与神经科学的研究也为我们理解肿瘤的生长过程提供了新的视角。

相信随着神经科学技术的不断创新,对于肿瘤的治疗和研究会有越来越多的进展。

医学影像处理中的肿瘤检测与诊断算法优化

医学影像处理中的肿瘤检测与诊断算法优化

医学影像处理中的肿瘤检测与诊断算法优化摘要:肿瘤是一种常见的疾病,及早发现和准确诊断对于治疗和病情预后至关重要。

医学影像处理中的肿瘤检测与诊断算法,通过对影像进行分析和处理,可以实现早期肿瘤的发现和诊断。

然而,当前的肿瘤检测与诊断算法面临着许多挑战和不足之处。

本文将探讨医学影像处理中肿瘤检测与诊断算法的优化方法和策略,以提高准确性和效果。

1. 引言肿瘤是一种以细胞的不受控制分裂和生长为特征的疾病。

在医学影像处理中,肿瘤的检测和诊断是关键任务之一。

目前,常用的肿瘤检测与诊断方法主要基于医学影像,如CT(计算机断层扫描)、MRI(核磁共振成像)和X射线等。

然而,由于数据的复杂性和噪声的存在,肿瘤检测与诊断算法存在一定的不足和挑战。

2. 肿瘤检测算法的优化2.1 特征提取与选择特征提取是肿瘤检测算法中的关键步骤。

传统的特征提取方法主要基于人工选择或经验判定,但这些方法通常受限于主观性和不具备普适性。

因此,一种有效的优化方法是使用机器学习技术自动选择和提取特征。

例如,可以使用卷积神经网络(CNN)对医学影像进行特征学习和提取,以提高肿瘤检测的准确性和效果。

2.2 数据增强与扩充数据的质量和数量对于肿瘤检测算法的准确性和鲁棒性至关重要。

然而,由于医学影像数据的获取成本较高和难以获取大规模数据,导致训练集的规模相对较小。

为了解决这个问题,可以使用数据增强和扩充技术。

通过应用旋转、缩放、平移等变换方式对训练集进行扩充,可以增加肿瘤检测算法的泛化能力和稳定性。

2.3 集成学习与模型融合集成学习是一种有效的肿瘤检测算法优化策略。

通过将多个基分类器的结果进行组合和整合,可以提高肿瘤检测算法的性能和鲁棒性。

例如,可以使用Bagging、Boosting等集成学习方法对多个分类器进行训练和集成,以获得更准确的肿瘤检测结果。

此外,模型融合也是一种常用的优化策略,可以通过将不同模型的预测结果进行融合,提高肿瘤检测算法的效果和鲁棒性。

深度学习技术在医学诊断中的应用

深度学习技术在医学诊断中的应用

深度学习技术在医学诊断中的应用深度学习是一种人工智能技术,目前被广泛应用于医学诊断领域。

深度学习技术通过数据输入和自我学习,不断优化自身算法,从而发现疾病的变化和特征,帮助医生诊治疾病。

本文将从以下几个方面详细探讨深度学习技术在医学诊断中的应用。

1.深度学习在肿瘤诊断中的应用深度学习技术在肿瘤诊断中的应用是目前最为成熟的一种应用方式。

目前大部分医院都有一些肿瘤医学的影像检测设备,需要医生通过分辨图像中的影像差异,以确定提示异常、出现疾病的病灶的具体位置和类型。

但由于人工操作得失误和过程繁琐导致疾病的漏诊和误诊。

深度学习技术能够从大量的医学图像资料中学习到肿瘤的特征及其精细的区域范围,其预测能力强,故在肿瘤医学的诊断中被广泛应用。

深度学习技术通过多层神经网络模型对肿瘤图像中的特征进行建模,从而能够精准的识别出患病区域。

这种技术相比于传统病灶图像检测,其准确性更高,能够减少医生的工作量和压力,提高患者诊治效率,从而提高诊治效果。

2.深度学习在神经疾病诊断中的应用神经疾病是指直接影响神经系统的各种疾病,如老年性痴呆、帕金森病等。

这些疾病探查通常通过脑部核磁共振图像进行。

值得注意的是,疾病诊断往往需要一个完整的图像分析、匹配和细化的过程才能得出定量和准确的结论。

正因为如此,神经疾病非常的头疼,并且缓慢、低效、不准确。

深度学习技术通过神经网络学习构建神经图像,比如识别脑神经细胞和脑部器官解剖结构,从而帮助医生定位疾病。

神经网络模型可以帮助医生建立一个复杂的图像识别模型,使医生更加精准地辨别疾病,定量地描述每种疾病的特征,而且还可以通过视觉化方式展示出数据的结果,提升疾病诊断的客观性和准确性。

3.深度学习在心血管疾病诊断中的应用心血管疾病是危害全球人口的一类疾病,其致死率和病发率高。

较早期使用心电图检测出病变区域,但这种手段对于早期病变的诊断效果不尽人意。

深度学习技术能够精准的识别多个区域,从而有效的减少误诊率和漏诊率。

复杂肿瘤细胞识别的新方法及其意义分析

复杂肿瘤细胞识别的新方法及其意义分析

复杂肿瘤细胞识别的新方法及其意义分析在医学诊断和治疗领域中,肿瘤一直是一个重要的研究方向。

然而,肿瘤本质上是非常复杂的,因为它们涉及到许多不同类型的细胞、分子和基因异常。

因此,如何准确地识别和治疗肿瘤是一项非常具有挑战性的任务。

近年来,科学家们开发出了许多新方法,以帮助识别和治疗肿瘤,其中包括了基于细胞图像的肿瘤识别方法。

一般来说,肿瘤细胞会表现出正常细胞的许多特点,比如形状和大小;但是肿瘤细胞也会显示出一些独特的特征,比如分裂速度更快,氧化应激更高,等等。

这些独特的特征,常常需要用高级计算机程序和算法来识别。

现在,科学家们已经可以使用图像处理来对肿瘤细胞进行更准确的识别和分类。

这些图像处理方法包括了机器学习、卷积神经网络和人工智能等技术,这些方法可以根据肿瘤细胞特有的特征,将其分为不同类型的肿瘤。

肿瘤细胞的分类和识别对于癌症的治疗具有重要意义。

例如,对于不同类型的肿瘤,可以选择不同的治疗方法。

此外,对于某些特殊的肿瘤类型,可能需要进行个性化的治疗,以最大限度地提高治疗效果。

因此,新的肿瘤细胞识别方法可以帮助医生更好地了解肿瘤的本质,并选择更好的治疗方法。

此外,肿瘤细胞识别方法还可以帮助科学家们更好地理解肿瘤的发展和演化,尤其是当肿瘤发生突变时。

科学家们可以利用肿瘤细胞图像,来观察肿瘤突变的痕迹,以便将其与正常细胞进行比较。

这有助于科学家们更好地了解肿瘤的发展过程,理解肿瘤的疾病学和基础科学的方方面面。

针对不同类型的肿瘤,新的肿瘤细胞识别方法还可以帮助医生预测肿瘤的进展。

一些肿瘤类型发展很快,而其他类型则缓慢发展。

对这些不同类型的肿瘤,可以采用不同的治疗方法,以期获得最大的治疗效果。

因此,对不同类型的肿瘤进行识别和分类,可以帮助医生制定最有效的治疗计划。

综上所述,新的肿瘤细胞识别方法具有非常重要的意义。

它们可以帮助医生更好地了解肿瘤的本质,选择更好的治疗方法,预测肿瘤的进展,并提高治疗效果。

随着科技的不断发展,相信这些新的肿瘤细胞识别方法将会越来越成熟、更加准确和高效。

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摘要肿瘤已经成为影响人类健康的一大杀手。

近年来,肿瘤的治疗方法越来越多,治疗效果也越来越好,但是肿瘤早期的诊断却是一个比较大的难题,特别是对于肿瘤的良性与恶性的诊断仍然是一个科学难题。

针对这一问题,基于BP神经网络建立诊断模型,从而建立应用于乳腺癌早期诊断的计算机辅助方法,降低源于对临床细胞形态学诊断方法经验不足时的误判率。

本文使用BP神经网络,肿瘤数据采用美国新墨西哥州立大学Neuroimaging 中心提供的、由高性能光学显微镜采集的肿瘤细胞和健康组织细胞的一系列数据,在Matlab环境下通过采取肿瘤患者的医学指标,建立BP神经网络,使用500组数据对网络进行训练,并且通过调整隐层节点的数量以及参数来达到网络的快速收敛和更高的准确率,最终使用随机的69组数据进行网络测试,得到较好的预测精度。

BP网络的应用,为解决肿瘤的良性与恶性的早期诊断,给出了一定的参考方法。

关键词:肿瘤;医学诊断;BP神经网络AbstractTumor has become a major killer of human health. In recent years, there emerges more and more cancer treatment and the treatment is getting better, but the diagnosis of cancer on early stage is still a big problem, especially in the diagnosis of the benign and malignant tumors. To solve this problem, a diagnostic model is established based on BP neural networks,a computer-aided diagnostic system can be further developed for early detection of breast tumor, and finally reduce the misdiagnosis ratio resulting from the lack of experience derived from clinical cell morphological diagnostic methods.In this paper, we apply the BP neural network to deal with the medical data including tumor cells and healthy tissue cells acquired from the Neuroimaging Center of the New Mexico State University collecting through high-performance optical microscope. After establishing the BP neural network, we pick 500 samples to train the network, adjust the number of hidden layer nodes and the corresponding parameters to achieve the networks with faster convergence and higher accuracy rate. At last, we use random 69 samples for network testing, and get good prediction accuracy. The application of the BP neural networks to the early diagnosis of the benign and malignant tumors is a good reference for future study.Key words: Cancer; Medical diagnosis; BP neural network目录1 绪论 (1)1.1 课题背景与意义 (1)1.2 课题研究现状 (1)1.3 课题研究的主要内容 (2)1.4 Matlab工具介绍 (3)1.4 研究步骤及方法 (5)2 神经网络方法 (6)2.1 人工神经网络概述 (6)2.1.1 人工神经网络的概念 (6)2.1.2 人工神经网络的主要方向 (8)2.1.3 人工神经网络特点 (8)2.1.4 人工神经网络优缺点 (9)2.2 径向基网络 (10)2.3 支持向量机 (11)2.4 小波神经网络 (12)2.5 BP神经网络 (12)2.5.1 BP神经网络优点 (13)2.5.2 BP神经网络缺点 (13)2.5.3 BP神经网络算法与步骤 (14)3 研究方法 (16)3.1 数据解释 (16)3.2 模型建立 (16)3.3 训练过程 (17)4 结果 (21)4.1 网络优化 (21)4.2 数据实测 (21)5 讨论 (23)总结 (24)致谢 (25)参考文献 (26)1 绪论1.1 课题背景与意义肿瘤按照最简单的分类为两种:良性肿瘤与恶性肿瘤。

顾名思义,良性肿瘤对于人类并无致命性,可通过现代医疗手段治愈,而恶性肿瘤又称癌症,乃是当今医学无法攻克的难题之一,其极高的病死率常年来都威胁着人类的生命健康。

一连串惊人的数字、例证,无情的发射出惊醒人类的信号。

当今世界,对人类生命威胁最严重的疾病之一仍属癌症。

在我们生活的这个地球上,每年约有500余万人因癌症而绝望的离世。

据调查,在我们中国,每年便有100万人患上癌症,每年死于癌症的病人约80万人。

仅在台湾省每年因癌症而死亡的人数就达2万余人,从该省所有死亡人数的统计来看,每5人中就有1人死于癌症。

就世界范围而言,癌症的总发病率近年来不断增高,虽然由于医学技术的进步,癌症的死亡率已经呈下降趋势,但是由于现代生活节奏的紊乱,环境的恶化,总体癌症死亡人数仍然在增加。

癌症也并非完全不可治愈,癌症是否可以治愈,在于两个关键点——1.癌症发生部位2.癌症发现时间本文讨论的重点也在于此,癌症的发生部位无法人为改变与控制,但是癌症的发现时间却是可以通过先进的检测技术,及早的检测与确认,为癌症的治疗带来宝贵的时间。

本文使用BP神经网络,通过采取肿瘤患者的医学指标,并且通过调整隐层节点的数量来达到网络的快速收敛和更高的准确率,为解决肿瘤的良性与恶性的早期诊断,给出了一定的参考方法。

1.2 课题研究现状人工神经网络(简称神经网络)具有复杂模式和进行联想、推理记忆的功能,它是解决某些传统方法无法解决的问题的有力工具。

目前,它日益受到重视,同时其他科学的发展,为其提供了更大的机会。

1986年,由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出了误差反向传播算法(Error Back Propagation Algorithm,简称BP算法),由于多层前馈网络的训练经常采用误差反向传播算法,人们也常把多层前馈网络成为BP网络。

由于具有结构简单、工作状态稳定、易于硬件实现等优点,在众多的神经网络模型中,BP网络的应用最为广泛,尤其是在模式识别及分类、系统仿真、故障只能诊断、图像处理、函数拟合、最优预测等方面。

人工神经网络是模仿生物神经系统中神经元的一种数学处理方法。

由于它具有并行处理方式、自组织、自学习能力、联想记忆和容错等能力,因而可以起到专家系统的作用。

特别是在分类诊断以及基于分类的智能控制和优化求解方面,神经网络专家系统比传统的专家系统性能更为优越。

神经网络在医疗诊断中已经有了一些应用,如在生物医学中的高分子序列分析、图像分析及辅助诊断等许多领域取得了很好的效果。

目前,人工神经网络在医疗诊断中主要有以下几个方面:(1)临床疾病诊断急性心肌梗塞是最早应用神经网络进行诊断的疾病之一,始于1989年,主要应用了前馈式神经网络BP学习算法。

此后,陆续有其他疾病应用人工神经网络进行诊断,如呼吸衰竭、痴呆、精神疾病、性传播疾病等,均取得了良好的诊断结果。

神经网络没过UCI数据库中有4个关于心脏病诊断的数据库,每个数据库中有76个属性,但是只有14个是有用的。

1989年,Detrano R等利用对数回归判别函数,分别用Hungarian、Longbeach、Swiss 3个数据库的数据进行冠心病的诊断,准确率约为77%;David、Aha Dennis Kibler用Clevelland数据库的数据进行冠心病的诊断,准确率为78.9%。

(2)影像学分析应用于X线的骨肿瘤、胸部及肺部肿瘤诊断、PET扫描、核磁共振扫描等。

(3)医学信号检测与识别(图像识别、影像判别等)波形分析,如心电图的波形分析(心肌梗塞、心室肥厚、房性、室性异位节律、房颤、室颤、室扑。

ST-T波形改变等)、肌电图分析、脑电图分析(老年性痴呆、癫痫等)。

(4)后果预测重大疾病的后果预测,如ICU病房患者的死亡率、存活率预测,前列腺癌症的死亡率、复发率、存活率预测等。

(5)生物医药领域在基础研究方面,应用ANN模型进行基因识别和DNA序列分析。

在药学方面,应用ANN进行药物分析和药代动力学研究、中草药鉴别、药物设计、化学结构识别、生产工艺控制等。

1.3 课题研究的主要内容研究的基本内容是理解和人工神经网络方法的基本原理,利用上述方法处理和分析肿瘤细胞数据(美国新墨西哥州立大学Neuroimaging中心提供的、由高性能光学显微镜采集的肿瘤细胞和正常组织细胞的一系列数据),研究人工神经网络在鉴别肿瘤细胞中应用的可行方法。

拟解决的主要问题是如何针对细胞光学检测技术的特点(数据量大,特征参数与肿瘤细胞的关系不明显,细胞个体差异和操作误差的影响),应用人工神经网络来建立适当的数学模型和算法分析,通过对样本进行训练来优化神经网络的参数,再用测试样本来检验神经网络的分类精度,最终达到识别肿瘤细胞的目的。

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