5、癌症数据预处理技术及深度学习在癌症预测中的应用

癌症数据预处理技术及深度学习在癌症预测中的应用

癌症作为全球第二大危险疾病，严重干扰了血细胞的形成过程。为了实现癌症的早期检测和有效治疗，对癌症数据进行预处理以及运用深度学习技术进行癌症预测显得尤为重要。本文将介绍不同类型癌症数据的预处理技术，以及深度学习在乳腺癌、白血病和宫颈癌预测中的应用。

1. 癌症数据预处理技术

不同类型的癌症数据需要采用不同的预处理技术，以提高数据质量，为后续的分析和建模提供良好的基础。以下是常见癌症数据类型及其预处理方法：

1.1 CT扫描图像数据

• 去噪 ：患者移动、束硬化、低分辨率、扫描仪故障、固有低剂量辐射和金属植入物等是图像干扰的常见来源。图像去噪一般可分为频率和空间两类。
• 插值 ：为避免特定中心或重建相关的问题，通常希望输入图像具有相等的物理间距，并保持分辨率恒定。图像通常在XY平面和/或z方向上进行插值，立方样条和B样条是重采样图像的较好卷积函数。
• 配准 ：图像配准是一种空间变换，用于将浮动图像的感兴趣区域与参考图像对齐。在放射学中，医学图像配准有两种评估方式：切片级配准和图像级配准。
• 归一化 ：使用线性变换将CT数据强度值的最小值和最大值分别映射到(0, 255)或(0, 65,535)，以确保数据有效适应输入图像的范围。归一化可以在机构或数据集级别进行，也可以在患者或切片级别进行。

1.2 X射线图像数据