31、癌症检测与路面坑洞检测的深度学习应用

癌症检测与路面坑洞检测的深度学习应用

在当今科技飞速发展的时代，深度学习在医疗和交通领域都展现出了巨大的应用潜力。本文将介绍基于卷积神经网络（CNN）的癌症检测方法，以及一种名为POCONet的路面坑洞检测系统。

基于CNN的癌症检测

在癌症检测领域，许多研究人员利用深度学习技术开发了各种检测和分类方法。

相关研究进展

• 多种模型的应用 ：不同的研究团队提出了不同的模型。例如，Dabral等人训练了k近邻（KNN）分类器；Chen等人提出了深度级联网络用于检测乳腺组织学切片中的有丝分裂；Xu等人提出了堆叠稀疏自动编码器（SSAE）算法对癌细胞图像中的细胞核进行分类；Wichakam等人提出了结合支持向量机（SVM）和深度卷积神经网络（CNN）的系统用于数字乳腺钼靶图像中的肿块检测。
• CNN模型的发展 ：除了使用预训练模型，一些CNN模型也被专门开发用于分类。Demyanov等人提出了深度CNN方法来检测两种类型的模式；Sabouri等人提出了基于CNN的方法用于皮肤病变识别；Swiderski等人提出了一种在数据有限时防止CNN模型过拟合的方法。

卷积神经网络架构

本文使用的架构与传统卷积网络（ConvoNets）在卷积和池化层的类型和数量上有所不同。它使用了卷积层、丢弃层（dropout）和全连接层进行一定轮次的训练。
- 卷积层 ：由一组可训练的滤波器组成，通过计算滤波器与层输入的点积得到激活图。滤波器也称为内核，允许在不同位置检测相同的