21、深度学习在脑肿瘤分割与交通管理中的应用

深度学习在脑肿瘤分割与交通管理中的应用

深度学习助力脑肿瘤分割

脑肿瘤的精准分割对于诊断和治疗至关重要，而深度学习在这一领域展现出了巨大的潜力。

卷积操作

在卷积神经网络（CNN）中，卷积操作是基础且关键的步骤。以计算重叠像素的乘积和（SOP）为例，从输入图像的右上角开始，如 (1 × 1) + (1 × 2) + (1 × 2) + (1 × 3) = 8 。接着将卷积核矩阵向下移动一个像素，再次计算重叠像素的 SOP，即 (1 × 2) + (1 × 4) + (1 × 3) + (1 × 5) = 14 。这个过程持续进行，直到覆盖整个图像，最终得到一个结果矩阵。
卷积网络还提供各种大小为 3 × 3 × 3 的内核滤波器，用于检测图像中的边缘。例如，有专门用于检测水平线条（KH）和垂直线条（KV）的滤波器，这些滤波器能够突出图像中的细节特征。

池化层

卷积层的输出会进入池化层。池化的目的是减小特征图的大小，加快计算速度，并减少内存需求，同时控制过拟合。常见的池化类型有三种：
- 最大池化 ：使用 2D 滤波器在每个特征图上滑动，取每个块内的最大值来缩减特征图。例如，一个 4 × 4 的特征图可以通过最大池化下采样为 2 × 2 的特征图。
- 平均池化 ：与最大池化不同，平均池化取每个块内所有值的平均值。当我们不想完全忽略“不太重要”的特征时，平均池化是更好的选择。
- 全局池化 ：进一步将每个特征图缩减为一个单一的值。全局最大池化（GMP）用整个特征图中的最大值替换特征图