人工智能在医学影像的应用

1.CNN(卷积神经网络架构）：
（1）输入层：输入图像等信息
（2）卷积层：用于提取图像特征（基础层）
（3）激活函数：去线性化
（4）池化层：削减特征数量，防止过拟合
（5）全连接层：对特征进行非线性组合并预测类别
（6）输出层：根据全连接层的信息得到概率最大的结果
transformer：源自于AI自然语言处理任务，逐渐替代CNN成为一个热门的研究方向（transformer由于注意力机制的存在，部分方面优于CNN。
2.在医学影像处理领域，利用深度学习进行肿瘤分类是一种常见的应用
（1）数据收集和准备：收集具有标签的医学影像数据集
（2）数据划分：训练集，验证集，测试集比例约为3：1：1
（3）选择模型架构：如CNN可以有效捕获图像中的空间层次结构
（4）模型训练：使用训练集对选择的深度模型进行训练，定义适当的损失函数和优化器
（5）模型评估：使用测试集评估模型性能
（6）模型调优：根据测试结果对模型进行调优
（7）部署模型：将训练好的模型部署到模型应用中
（8）监控和维护：定期监护模型，必要时更新
3.图像识别
（1）特征学习：神经网络能够自动学习图像中的特征表示，通过多层次的卷积操作和非线性激活函数，神经网络可以逐步提取和抽象图像特征，从简单边缘到纹理更加复杂的形状和结构
（2）层级抽象：多层神经网络能够进行层级抽象，逐层抽象有助于模型理解图像的层次结构和语义内容。
（3）空间不变性：卷积操作具有局部感受野，使得网络对于图像中的平移，旋转和缩放等变换具有一定的不变性
（4）分类和检测：神经网络可以用于图像分类和目标检测任务
（5）迁移学习：利用预训练的神经网络模型，可以在新的任务上进行迁移学习，相似特征领域中更快。