43、机器学习在阿尔茨海默病检测与NoSQL数据库图论应用

机器学习在阿尔茨海默病检测与NoSQL数据库图论应用

机器学习在阿尔茨海默病检测中的应用

机器学习在医疗领域展现出了巨大的潜力，尤其是深度学习作为机器学习的一个子领域，在医学图像分析中站稳了脚跟。深度学习的灵感来源于人类大脑中的神经元，因此也被称为神经网络。神经网络的深度指的是输入在到达输出之前经过的非线性变换的数量。卷积神经网络（CNN）是深度神经网络的一部分，常用于图像分析。

CNN核心层

• 卷积操作 ：这是一种将两个函数进行数学组合以产生第三个函数的操作。通过使用内核或滤波器来执行此操作，从而生成特征图。滤波器的大小表示神经元的感受野。
• 最大池化 ：这是一种池化操作，用于计算特征图每个补丁中的最大值。
• Dropout正则化 ：指丢弃神经元以解决过拟合问题。过拟合是一种建模错误，当模型过度学习训练数据的噪声和细节，以至于开始影响性能时就会发生。Dropout会设置隐藏层中一定比例的神经元，被丢弃的神经元不再参与反向或正向传播步骤。
• 非线性层 ：通常在卷积层之后进行非线性操作，也称为激活函数。早期常用tanh和sigmoid激活函数，但近年来，修正线性单元（ReLU）及其各种类型变得流行起来。

Inception - ResNet - v2网络

Inception - ResNet - v2是一个出色的CNN，它使用ImageNet数据库在大约一百万个图像的大型数据集上进行了训练。该网