1、深度学习在癌症诊断中的应用现状

深度学习在癌症诊断中的应用现状

1. 癌症诊断与深度学习概述

癌症诊断是一组用于诊断与人类癌症相关的感染、疾病和紊乱的医学测试。通常会从人体提取血液或组织等生物样本以获取诊断结果。

近年来，出现了多种自动诊断不同癌症状况的方法，主要可分为两类：
- 手工特征方法 ：使用手动分离的特征，并将其作为数据提供给分类器。在训练过程中，分类器不会改变这些特征。
- 深度学习方法 ：基于完全自动化的方法，不使用手工特征，能够修改参数以执行特定的训练数据任务，已成功应用于解决癌症诊断问题。

深度学习在癌症诊断领域正发挥着重要作用。研究人员利用深度学习训练算法，使其识别恶性组织的水平可与训练有素的医生相媲美。与许多领域专家相比，深度学习在诊断准确性方面表现更优。

2. 不同癌症类型的深度学习应用

2.1 乳腺癌、白血病和宫颈癌预测

在乳腺癌、白血病和宫颈癌的预测中，不同的机器学习（ML）和深度学习（DL）技术被广泛讨论。通过比较不同技术的优缺点，发现深度学习在减少时间复杂度和提高性能方面表现出色，尤其在预测癌细胞方面效果更佳。

2.2 肺癌检测

利用优化的深度学习技术，基于卷积神经网络（CNN）的分类器可从CT图像中检测肺癌。该方法能缓解现有技术中的过拟合、预处理和数据增强等问题。在LIDC - IDRI数据集上的测试结果表明，基于CNN的分类器在定量指标上优于机器学习技术。

2.3 脑肿瘤分割与分类

• 基于MRI多模