56、深度学习在脑肿瘤检测与句子相似度计算中的应用

深度学习在脑肿瘤检测与句子相似度计算中的应用

1. 脑肿瘤检测的深度学习方法

1.1 背景与挑战

癌症是当今世界严重的公共卫生问题，是仅次于心血管疾病的第二大死因。而脑肿瘤因其复杂性、侵袭性和低生存率，成为最致命的癌症类型之一。脑肿瘤根据大小、形状和位置可分为脑膜瘤、胶质瘤、听神经瘤、垂体瘤或淋巴瘤等。准确识别肿瘤类型对于制定有效的治疗计划和监测患者治疗过程至关重要。

磁共振成像（MRI）是一种常用的非侵入性医学成像技术，被广泛用于脑癌的诊断。然而，放射科医生使用MRI确定肿瘤类型需要大量的时间、精力和高度的准确性。由于肿瘤的表现形式多样，MRI图像中用于辅助判断的诊断特征并不总是存在，因此医生的手动诊断存在一定局限性。此外，脑肿瘤的漏诊会对治疗反应和生存机会产生负面影响，而正确的诊断可以增加患者接受救命治疗的可能性。

1.2 现有研究方法

许多研究致力于改进脑癌的诊断方法，采用了一系列技术来识别脑肿瘤并取得了令人鼓舞的结果。例如，一些研究使用人工神经网络（ANN）开发脑癌检测和分类系统，结合直方图均衡化、图像分割、增强和特征提取等图像处理技术，以提高分类效率、敏感性、特异性和准确性。

1.3 深度学习概述

深度学习中的课程学习方法通过逐步训练来解决复杂问题，但在收集重要医学状况的足够数据方面存在困难。卷积神经网络（CNN）通过数据增强来克服这一问题。CNN由卷积层、池化层和连接层组成。卷积层通过检查模式、线条、边缘、形状和颜色来提取特征，通过在每个隐藏层应用卷积核来隐藏数据。池化层的目的是通过平均或最大化特征值来降低特征的维度（减小特征图的大小）。在深度卷积神经网络（DCNN）中，卷积层