20、人工神经网络与深度学习在脑肿瘤分割中的应用

人工神经网络与深度学习在脑肿瘤分割中的应用

癌症如今已成为广泛传播的疾病之一，不健康的饮食习惯、竞争环境下不断增加的压力等因素，导致癌症死亡率迅速上升。脑肿瘤作为其中一种，是由于组织异常生长形成的肿块，主要分为恶性和良性两类。良性脑肿瘤生长缓慢或基本不生长，通常可通过手术轻松切除且不易复发；而恶性脑肿瘤生长迅速，含有癌细胞，对生命构成威胁，需要密切监测以实现早期发现。

人工神经网络（ANN）

在神经网络中，激活函数起着关键作用。ReLU激活函数是多层神经网络中最常用的函数之一，甚至可以说是多层神经网络的默认激活函数。相比之下，阈值激活函数仅适用于二分类问题，而Sigmoid和tanh激活函数在反向传播调整权重时会面临梯度消失的问题。

ANN的应用步骤如下：
1. 随机分配权重 ：为第一层随机分配权重，建议权重接近0但不为0，范围可在 -0.5 到 +0.5 之间。
2. 输入数据 ：将数据集的第一行输入到输入层，输入层的节点数应等于独立输入的数量，即特征数量或列数。
3. 前向传播 ：从左到右传播网络，通过分配权重并应用激活函数，直到得到预测输出 y’。
4. 反向传播 ：计算预测输出 y’ 与实际输出 y 的差异，并从最后一层到第一层（通常是从右到左）调整权重，以最小化误差。
5. 重复步骤 ：重复上述四个步骤，可以对每个输入依次进行处理并调整权重，也可以批量处理输入并在得到特定批次的误差后更新权重。
6. 多轮迭