15、医疗领域的癌症检测与深度学习应用

医疗领域的癌症检测与深度学习应用

癌症是严重威胁人类健康的疾病，尤其是女性常见的乳腺癌和宫颈癌。早期精准检测对于改善患者临床结果至关重要，而深度学习在这方面展现出了巨大的潜力。

胰腺癌检测

传统的胰腺癌分割方法在CT腹部图像中，由于胰腺区域解剖结构的高度变异性，表现不佳。虽然一些先进的图像处理和计算机视觉技术，如K - means聚类、水平集分割、区域生长、Otsu分割、模糊C - means聚类、双边滤波、角度纹理模式等，解决了部分问题，但图像分割算法往往难以适应成像系统的变化或不同的图像分析问题。

为了克服这些定制分割方法的缺点，提高分割精度，提出了一种新颖的集成分割方法，结合了水平集和深度神经网络：
1. 图像预处理 ：使用拉普拉斯公式过滤图像中的噪声区域，并使用二阶公式锐化图像边缘。
2. 特征提取 ：采用基于多方向角度的特征提取方法，提取图像中的不同模式。
3. 集成分割 ：
- 首先利用水平集来确定胰腺区域的初始边界。初始水平轮廓根据能量最小化原则进行生长和收缩，最终包围胰腺区域。
- 然后，通过为基于水平集的CNN模型（IFCNN）的训练提供正确的超参数，并为学习算法提供大量示例以描绘准确的分类标签，进一步微调分割结果。

对提出的基于CNN的学习模型与SVM、V - Net和U - NET等各种方法进行了比较分析，并提取了性能参数，如Jaccard、Dice和平均Hausdorff距离。以下是部分算法的性能分析表格：
| 算法 | 平均Dice | 平均Hausdorff |