10、2D卷积神经网络在脑恶性肿瘤及胃癌早期检测中的应用

2D卷积神经网络在脑恶性肿瘤及胃癌早期检测中的应用

1. 脑恶性肿瘤检测背景与挑战

脑恶性肿瘤是指大脑组织中细胞不受控制地异常增殖，早期检测对于提高患者的生存率至关重要。目前，磁共振成像（MRI）是检测脑肿瘤最常用的方法，但手动识别肿瘤不仅耗时，还容易出现人为错误。计算机技术在识别脑组织的微小变化方面比人类更具优势，尤其是机器学习算法在医学图像和数据分析中发挥着重要作用。

2. 相关研究综述

在脑肿瘤检测领域，许多研究都结合了图像处理和卷积神经网络（CNN）。以下是一些相关研究的总结：
| 研究人员 | 研究内容 |
| — | — |
| Kesav和Jibukumar | 提出使用RCNN和双通道CNN模型进行脑肿瘤检测的简单方法 |
| Özyurt等人 | 提出“基于模糊c均值超分辨率和卷积神经网络与极限学习机的脑肿瘤检测专家系统” |
| Choudhury等人 | 利用深度学习技术和CNN模型识别扫描图像中是否存在肿瘤，f分数达到97.3 |
| Rammurthy和Mahesh | 通过鲸鱼哈里斯鹰优化的深度学习分类器检测脑肿瘤 |
| Hashemzehi等人 | 使用CNN与NADE的混合模型检测脑内异常细胞生长 |

3. 提出的模型

为了实现高精度的脑肿瘤检测，本研究提出了一种结合多种激活函数的卷积神经网络模型。

3.1 卷积神经网络结构

卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、修正线性单元（ReLU）层、双曲正切层（TanH）、指数线性单元（ELU）、池化层和全连接层组成。在卷积层中，输入图像被分割