8、深度学习在良恶性癌症预测及病理诊断报告生成中的应用

深度学习在良恶性癌症预测及病理诊断报告生成中的应用

1. 引言

癌症是全球重大公共卫生问题，准确且早期的诊断对提高治疗成功率至关重要。传统癌症诊断方法，如组织病理学检查，耗时且需专业知识来准确解读。而深度学习技术为提高癌症诊断的准确性和效率带来了新的希望。

深度学习算法能够从大量数据集中学习模式，并可通过训练从组织病理学图像中识别癌细胞和组织，因为组织病理学图像包含了许多肉眼难以察觉的信息。卷积神经网络（CNNs）是一种特别适合图像分析任务的深度学习算法，通过在大量组织病理学图像数据集上进行训练，研究人员已能在检测癌细胞和组织方面取得较高的准确率。

然而，CNNs也存在局限性。使用CNNs进行癌症诊断需要大量的标注数据，标注数据是由人类专家标记的，表明癌细胞或组织存在与否的数据，这一过程耗时且昂贵，还需要组织病理学方面的专业知识。此外，CNNs容易出现过拟合问题，即模型对训练数据过于专门化，在新数据上表现不佳。

残差网络（ResNet）是一种使用残差连接的CNNs，它能让网络从非常深的架构中更有效地学习，在有大量数据的应用中表现出色。除了提高癌症诊断的准确性，深度学习技术还可用于开发癌症预后的预测模型，通过分析大量患者数据，识别与不同结果相关的模式和风险因素，从而为患者制定个性化治疗方案。

深度学习技术用于识别癌症图像的想法源于多种因素，包括改善癌症诊断和治疗的需求、技术的进步以及复杂深度学习架构的发展。虽然它有潜力彻底改变癌症诊断领域，但仍需解决一些挑战，如需要大量标注数据集和过拟合风险。

2. 文献综述

利用组织病理学图像进行癌症检测是深度学习和医学图像分析领域的活跃研究方向。近年来，有许多研