9、利用有限资源提升深度卷积神经网络在医学图像分割中的性能

利用有限资源提升深度卷积神经网络在医学图像分割中的性能

1. 引言

图像分割在计算机辅助手术和放射治疗等治疗规划程序中是至关重要的一步。然而，处理医学图像时存在诸多挑战，例如：
- 器官与其周围组织之间对比度低；
- 存在噪声和伪影；
- 物体的形状和外观变化大；
- 标注的训练数据不足。

为克服这些限制，研究人员采取了多种方法，如融入领域知识、设置约束条件、采用先进的预处理技术以及开发无监督技术。随着软硬件技术的发展，许多研究人员倾向于使用深度神经网络来解决上述问题。

深度学习是传统神经网络的新方法，属于人工智能领域的机器学习方法。典型机器学习技术主要包括特征表示、学习和测试阶段。在特征表示阶段提取输入数据的特征，然后在学习阶段用于训练算法。而深度学习方法无需依赖人工设计的特征，就能从数据中学习特征层次结构和复杂函数，其特征表示和算法学习是同时进行的，学习过程是从输入数据到结果的端到端过程。

2. 深度卷积神经网络

在深度学习中，根据网络的层类型和连接方式，有多种模型被提出，常见的如下表所示：
| 模型名称 | 英文缩写 |
| ---- | ---- |
| 自动编码器网络 | AE |
| 深度信念网络 | DBN |
| 卷积神经网络 | CNN |
| 循环神经网络 | RNN |
| 生成对抗网络 | GAN |

这些模型被广泛应用于计算机视觉、图像和视频处理、语音识别、自然语言处理和文本分析等领域。

卷积神经网络在图像处理和计算机视觉领域具有革命性意义。自2012年以来，CN