8、人工智能在生物医学图像分类、检索及乳腺癌诊断中的应用

人工智能在生物医学图像分类、检索及乳腺癌诊断中的应用

1. 卷积神经网络（CNN）概述

卷积神经网络（CNN 或 ConvNets）是一种由神经元组成的深度神经网络，属于前馈神经网络的特定类别，其神经元之间的连接灵感来源于动物视觉皮层。它通常用于通过处理具有网格状拓扑结构的数据来分析视觉图像，也被称为“ConvNet”。世界上第一个 ConvNet 是 1988 年建成的 LeNet，用于字符识别任务，如读取邮政编码和数字，该网络通过反向传播等复杂算法进行训练。

CNN 模型主要由以下四个操作组成：
1. 卷积
2. 非线性（ReLU）
3. 池化或下采样
4. 全连接层

1.1 卷积操作

彩色图像通常有红、绿、蓝三个通道，像素值范围为 0 到 255；而灰度图像只有一个通道，像素值同样在 0 到 255 之间，接近 0 的值代表黑色，接近 255 的值代表白色。卷积操作的主要目的是从图像中提取特征。

例如，对于一个 5×5 的图像矩阵（元素值为 1 和 0）和一个 3×3 的特征矩阵，卷积操作的计算过程如下：
将 3×3 的矩阵（也称为内核或滤波器）在图像上逐像素滑动，对每个像素单元进行元素级乘法运算，然后将所有输出相加，得到的值添加到结果矩阵中，这个结果矩阵就是卷积特征或特征图。通过使用不同的内核矩阵，可以为同一输入生成各种类型的特征图，从而提取图像的不同特征，如颜色、图案和边界。

在训练过程中，CNN 模型可以自行学习滤波器的值，但在训练前需要指定滤波器的大小和数量等参数。增加滤波器的数量可以提取更多的图像特征，实现更高效的模式识别。此外，卷积操作还有几个重要参