52、深度学习在脑肿瘤检测与低资源印地语翻译中的应用

深度学习在脑肿瘤检测与低资源印地语翻译中的应用

脑肿瘤检测相关研究

大脑是人体最重要的器官，深度学习基于神经网络，如今被视为人类大脑的模拟。它能对原始数据知识中的信息进行分离，并将其转化为人类易于理解的结构，在疾病预测方面发挥着关键作用。深度学习技术应用于医学图像，极大地有助于提高医学诊断水平。在临床实践中，基于深度学习的算法更易于解释，其计算和优先级排序能自动节省时间，并提供更好的患者管理工具。

磁共振成像（MRI）是进行大脑结构研究常用的工具，它能提供软组织的高对比度图像和高空间分辨率，且无已知健康风险。癌细胞不受控制、不规则的生长和分裂会导致癌症，脑肿瘤就是其中最致命的癌症之一，大脑组织中细胞的异常生长和分裂就会形成脑肿瘤。

不同学者提出了多种脑肿瘤检测和分类的方法：
- Zhao等人 ：提出了一种脑肿瘤分割方法，包括预处理、使用集成FCNNs和CRF - RNNs的深度学习模型从不同视角对图像切片进行分割、合并三个相关视角的分割结果以及后处理四个主要步骤。
- Li等人 ：提出了解决脑肿瘤提取和恢复时间估计两个任务的深度学习框架。对于脑肿瘤分类，提出了名为Multi - view Net（MvNet）的深度学习架构，包含三个子网络来处理多模态脑图像；还提出了基于CNN的SPNet用于生存预测。
- Abiwinanda等人 ：提出了基于卷积神经网络（CNN）的自动脑肿瘤分类系统，能识别胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤三种常见脑肿瘤，训练准确率可达98.51%。
- Deepak等人 ：提供了一