15、深度学习在癌症诊断中的应用与挑战

深度学习在癌症诊断中的应用与挑战

一、深度学习在癌症诊断中的基础概念

（一）卷积神经网络（CNN）的关键操作

在癌症诊断中，卷积神经网络（CNN）是一种常用的深度学习模型，它包含了多个关键操作，如池化、决策函数、归一化、丢弃法和全连接层等。
1. 池化操作 ：池化特征图用 (Z_{k}^{l}) 表示，它是第 (k) 个输入特征图 (G_{k}^{l}) 在第 (l) 层的池化结果，池化操作的类型由 (f_p) 定义。
2. 决策函数 ：也称为激活机制，用于学习内在特征图。通过选择合适的激活函数可以加速学习过程。常用的激活函数有 ReLU 和 Sigmoid，其公式分别如下：
- ReLU 函数：
[
ReLU =
\begin{cases}
0, & \text{if } x \leq 0 \
x, & \text{if } x > 0
\end{cases}
]
- Sigmoid 函数：
[
Sigmoid = \frac{x}{1 + e^{-x}}
]
3. 归一化 ：使用公式 (N_{l}^{k}=\frac{G_{l}^{k}-\mu_{B}}{\sqrt{\sigma_{B}^{2}+\epsilon}}) 对特征图进行内部协方差校正。其中，对于批量处理，归一化特征图为 (N_{l}^{k})，输入特征图为 (G_{l}^{k})，(\mu_{B}) 是均值，(\sigma_{B}^{2}) 是方差