19、医学图像识别：皮肤癌与心血管疾病的深度学习解决方案

最新推荐文章于 2025-12-15 17:35:42 发布
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分类专栏： 人工智能的前沿探索 文章标签： 医学图像识别 深度学习 皮肤癌分类
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医学图像识别：皮肤癌与心血管疾病的深度学习解决方案

在医疗领域，疾病的准确诊断至关重要。随着深度学习技术的发展，其在医学图像识别方面展现出了巨大的潜力。本文将介绍皮肤癌图像分类和心血管疾病检测的相关研究，涵盖方法、实验及结果。

皮肤癌图像分类

在皮肤癌图像分类研究中，研究人员在 ISIC 2020 和 2019 数据集上，提出了通过五种不同骨干网络对皮肤癌图像进行分类的方法，并取得了一定成果。

  • 数据处理
    • 图像预处理 ：将 2019 数据集中更多的恶性图像进行组合，并通过数据增强来扩充数据集。
    • 保存数据集 ：按照交错类别的顺序将数据集保存到 TFRecords 文件中，使数据集更加平衡。使用 TFRecords 有助于训练过程利用 Kaggle TPU 的强大性能，使训练速度比使用 GPU 更快，每个模型的训练时间约少于 3 小时。
  • 损失函数 ：使用二元焦点损失函数（Binary Focal Loss）使结果比使用其他损失函数更准确。
  • 模型评估 ：对不同骨干网络进行实验，发现 InceptionResNetV2 模型在评估指标上表现最佳。不过，由于方法存在一些不足以及数据集具有不同的特征，研究团队需要灵活地在多种情况下不断测试多个模型，以达到理想的结果。
心血管疾病检测

心血管疾病是当今越南

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14、皮肤癌与心血管疾病的机器学习诊断方案
css33的专栏
09-08 25
本文探讨了机器学习在皮肤癌和心血管疾病诊断中的应用。基于ISIC 2019数据集，采用CNN、Vgg16和Vgg19对皮肤病变图像进行分类，Vgg19取得最优测试准确率75.08%；针对心血管疾病，利用Statlog(Heart)数据集，结合SVM_balance过采样、CFS特征选择及多种算法，SVM与投票分类器表现优异。文章分析了机器学习在医疗诊断中的优势与挑战，并展望了数据扩充、算法融合、多模态融合等未来发展方向。
11、机器学习与深度学习在医学可视化中的应用
omega的博客
09-03 28
本文探讨了机器学习与深度学习在医学可视化领域的应用。介绍了机器学习的基本概念、主要算法（如神经网络、K近邻、支持向量机、决策树和朴素贝叶斯）及其在皮肤癌、COVID-19、乳腺癌、眼科和脑部疾病诊断中的具体应用，并总结了其典型流程。同时，阐述了深度学习相较于传统机器学习的优势，包括自动特征提取、强大的泛化能力和复杂网络结构，分析了其在皮肤科及其他医学领域的应用前景。通过对比表格和流程图，展示了两类技术的特点与差异，强调了它们在提升医疗诊断准确性与效率方面的巨大潜力。
14、基于卷积神经网络的医学数据集分类深度学习应用
oil88的博客
09-05 59
本文探讨了基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型在医学图像分类中的应用。随着深度学习技术的不断发展，医学图像分类已从传统的浅层模型过渡到高效的端到端深度学习架构。文章详细介绍了CNN在多种医学图像任务中的分类表现，如心电图心律失常检测、肺结核胸部X光分类、糖尿病视网膜病变识别、脑肿瘤分类、皮肤癌诊断、CT图像中COVID-19检测等。同时，还讨论了数据增强、迁移学习和多模态融合等关键技术在提升模型性能方面的作用。通过深度学习方法，医学图像分类的准确性显著提高，为医疗诊断提供了更加智能和可靠的辅助手段。
基于大模型的胆管癌全病程预测与诊疗方案研究报告
LCG元的博客
07-12 965
《基于大模型的胆管癌全病程预测与诊疗方案研究》摘要 本研究构建了基于Transformer架构的大模型预测系统，实现对胆管癌患者全病程的精准管理。通过整合临床、影像、病理、基因等多源异构数据，该系统在术前预测（肿瘤分期、手术可行性）、术中实时监测（出血/脏器损伤风险）、术后评估（并发症/生存预后）等方面取得显著成效，预测准确率达[X]%以上。研究表明：基于预测结果的个性化治疗方案使手术成功率提高[X]%，术后恢复时间缩短[X]天；动态麻醉方案使相关并发症发生率从[X]%降至[X]%；健康教育显著提升患者依从
10、医疗保健中的大数据与深度学习
sony5的博客
08-22 100
本文探讨了大数据与深度学习在医疗保健领域的应用，特别是在糖尿病预测中的重要作用。文章详细介绍了大数据的概念、深度学习的关键技术（如卷积神经网络、循环神经网络和长短期记忆网络），以及它们在医学图像分析、生物电信号处理和电子健康记录中的应用。通过实验分析，展示了预处理技术对模型准确性的影响，并讨论了医疗数据的互操作性、个人隐私保护和未来发展趋势。
深度学习模型优化与医疗诊断应用突破
tiangang2024的博客
02-27 1348
深度学习模型优化技术通过迁移学习与模型压缩算法，结合PyTorch/TensorFlow框架实现医疗诊断效能跃升。聚焦自适应学习与超参数优化在辅助决策中的应用，探索联邦学习驱动的医学影像分析范式，推动可解释性模型在临床诊疗中的实践突破。
5、物联网与机器学习在生物医学应用中的变革力量
s8t9u0v1w的博客
07-19 80
本文探讨了物联网（IoT）和机器学习（ML）在生物医学领域的广泛应用，包括疾病诊断、手术辅助、远程监测以及药物发现等方面。通过结合先进的技术手段，如卷积神经网络、支持向量机、图像引导系统和可穿戴设备，文章展示了这些技术如何提升医疗效率、准确性和个性化水平。同时，还分析了相关技术的挑战与未来发展方向，强调了技术与人文关怀的平衡，为现代医疗提供了创新思路和实践参考。
16、基于人工智能的医疗行业4.0：利用机器学习技术进行疾病检测
corn8的博客
09-23 80
本文探讨了人工智能与机器学习在医疗行业4.0背景下的应用，重点分析了利用机器学习技术进行疾病早期检测的框架、趋势及实际案例。文章介绍了医疗4.0的核心应用，如数字医院、智能植入物和全息诊断，并系统梳理了SVM、ANN、决策树等主流分类算法在糖尿病、心脏病、癌症等多种疾病中的表现。通过心脏病和COVID-19两个案例研究，展示了不同模型的性能差异，强调了数据质量、特征选择与模型优化的重要性。最后，文章展望了多模态数据融合、可解释性AI和个性化医疗等未来发展方向，并提供了从数据准备到模型部署的实际操作建议，为推
医图论文MICCAI 2023 | 用于皮肤疾病诊断的无监督多光谱图像配准网络
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多光谱成像在皮肤疾病诊断中具有广泛、有前景且优势明显的应用前景。然而，多光谱图像（MSI）之间存在如刚性或非刚性变形等固有偏差，这使得准确且鲁棒的配准算法成为提取可靠多光谱特征的理想选择。现有的配准算法易受多光谱图像间显著的非线性幅度差异和几何畸变的影响，导致配准场（RF）的估计结果不理想。在这项研究中，作者提出了一种用于人类皮肤疾病诊断的端到端无监督多光谱图像配准（MSIR）网络。首先，作者提出了一种基本的相邻波段对配准（ABPR）模型，通过同时对一系列相邻波段的图像对进行建模来获取相应的配准场。
基于知识图谱+深度学习的大数据NLP医疗知识问答可视化系统（全网最详细讲解及源码/建议收藏）
未来社会二十年发展的核心技术趋势由ABCD四个字母组成，分别是AI（人工智能）、BlockChain（区块链）、Cloud（云）、和Data（大数据）每一次进步都有新的认知和感触
12-15 659
本文详细介绍了一个基于知识图谱与深度学习的医疗问答系统。系统采用Neo4j存储医疗知识图谱，使用Aho-Corasick算法进行高效多模式匹配，并整合了BERT+LSTM+CRF深度学习模型。实现流程包括数据爬取、清洗、实体识别、知识图谱建模等步骤，最终构建了一个具有可视化界面的Flask应用。系统支持自然语言问答，能自动存储交互记录到SQL数据库。文章还详细说明了所需的软件环境配置（JDK1.8、Neo4j4.4.5等）和项目目录结构，为开发者提供了完整的实现方案和技术细节。
深度学习中 z-score 标准化理解
musk1212的博客
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摘要： z-score标准化是深度学习中关键的数据预处理方法，通过将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，有效提升模型训练效率并消除特征量纲差异。其核心公式为z=(x-μ)/σ，适用于加速收敛、平衡多特征权重及异常值检测等场景。与Min-Max归一化相比，z-score对异常值更鲁棒，是神经网络训练的首选方法。需注意避免数据泄露问题（测试集必须使用训练集的μ和σ），并处理标准差为0的特殊情况。批量归一化(BatchNorm)是z-score的动态扩展版本。
RNN（循环神经网络）原理
weixin_45776000的博客
12-12 485
RNN的突破：引入"记忆"概念，让网络可以记住之前的信息来处理当前输入。无法建模时间依赖：比如语言中"我今天吃了__"的预测需要前面信息。无记忆性：每个输入独立处理，忽略序列中元素的时间/顺序关系。关键：所有时间步共享相同的权重参数 W, U, V。主要问题：梯度消失/爆炸，通过LSTM/GRU缓解。W: 隐藏状态权重 (h_t-1 → h_t)应用场景：NLP、时间序列、语音识别等序列任务。输入：序列 → 编码 → 解码 → 输出序列。U: 输入权重 (x_t → h_t)
基于深度学习的网络流量异常检测系统
XiaoMu_001的博客
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本项目旨在构建一个基于深度学习的高效网络流量异常检测系统。系统采用 **B/S 架构**，前后端分离设计。后端基于 **Django** 框架，前端采用 **Vue 3** + **Element Plus**。核心检测引擎利用 **PyTorch** 构建深度学习模型（MLP 和 1D-CNN），能够对网络流量数据进行实时或离线分析，精准识别良性流量及多种类型的网络攻击（如 DoS, PortScan, Web Attack 等）
机器学习与深度学习基础（五）：深度神经网络经典架构简介
TracyCoder的博客
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本文学习要点：1.深度神经网络分层架构：全连接层卷积层池化层2.深度神经网络代表:CNN：CNN、AlexNet、VGG-Net、GoogLeNet（Inception）、ResNet（残差连接）编码器-解码器架构：序列到序列模型（Seq2Seq）
授权委托书识别技术：利用深度学习和NLP实现纸质文档的智能解析
智能图像识别
12-12 769
摘要：授权委托书识别技术利用深度学习和NLP实现纸质文档的智能解析，通过OCR和NER技术精准提取关键字段，准确率达98%以上。该系统具备批量处理、自适应学习、风险预警等功能，处理效率较人工提升数十倍，已广泛应用于政务、金融、法律等领域。该技术不仅大幅提升业务办理效率，还通过本地化部署确保数据安全，正推动多行业数字化转型，未来将与区块链等技术进一步融合，构建更完善的数字化授权解决方案。（149字）
基于YOLO11-seg的白蚁种类智能识别与分类系统——利用深度学习技术实现白蚁图像分割与多类别精准识别
Dekesas9695的博客
12-15 396
本研究基于YOLO11-seg算法开发了一种高效、准确的白蚁种类智能识别与分类系统，实现了对白蚁图像的精确分割与多类别精准识别。通过构建高质量的数据集、优化模型架构和训练策略，我们的系统在多种白蚁种类和复杂环境条件下都表现出优异的性能。在技术层面，本研究的主要贡献包括：构建了包含多种白蚁种类的高质量数据集，为白蚁识别研究提供了宝贵的资源。成功将YOLO11-seg算法应用于白蚁识别任务，实现了同时进行目标检测和实例分割，提高了识别精度。
【AI基础篇】认识RNN
EscaRC的博客
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—即前后输入有依赖关系的数据，如句子（单词序列）、股票价格（时间序列）、视频（帧序列）等。RNN 的核心设计目标是让神经网络能够处理。在实践中存在严重缺陷，这也推动了其发展。为了解决长期依赖问题，研究者引入了。
AI深度学习如何重塑机器视觉系统的大脑？
最新发布
weixin_51554164的博客
12-15 569
传统的机器视觉系统，它们依赖工程师精心设计的规则，比如寻找清晰的边缘、标准的圆形或特定对比度的斑点，在稳定、可控的环境下，它们堪称精准高效的典范。与传统的视觉算法不同，它不是由人类工程师直接告诉机器边缘在哪里或什么是划痕，而是给机器提供海量的图片，并告诉它哪些是合格品，哪些是有缺陷的，然后让机器自己去寻找其中的规律。这使它具备了处理不确定性的惊人能力，对于那些难以用明确数学公式描述的复杂视觉模式，比如自然变化的纹理、随机出现的缺陷，深度学习模型能够挖掘出其中深层次的、本质性的特征关联。
基于深度学习的机械臂抓取
weixin_71849365的博客
12-14 692
虚拟抓姿不是 “固定的平面姿势”，而是 **“绑定在物体自身上的‘相对姿势’”**；真实物体不管怎么倾斜、有多少自由度，只要能算出它的 6DOF 位姿（找到它的自身坐标系），就能通过 “坐标变换” 把虚拟抓姿适配到真实物体的任意状态上。步骤 4：生成标签，攒成数据集6DOF 位姿：记录 “抓这个物体的 3 个位置 + 3 个旋转角度”（精准的空间抓姿）；平面抓取矩形框：在 2D 照片里，画个矩形框标出 “抓的区域”。相机内参是相机自身的固定参数。
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