7、深度学习在癌症诊断中的应用：肺癌与脑肿瘤检测

深度学习在癌症诊断中的应用：肺癌与脑肿瘤检测

1. 肺癌检测的优化深度学习技术

在肺癌检测领域，有研究基于径向基函数网络提出了一种优化的深度学习技术，用于对恶性或良性癌症进行分类。Sarker 等人曾利用肿瘤位置、体积和形状等特征诊断肺癌，准确率达到了 95.68%。

1.1 设计方法与细节

整体流程包括从数据集中提取图像，然后进行数据增强，最后使用卷积神经网络（CNN）对肺癌图像进行分类。具体步骤如下：
1. 数据提取 ：从数据集中提取图像。
2. 数据增强 ：进行平移、旋转和翻转等操作。
3. 分类 ：使用 CNN 对肺癌图像进行分类。

CNN 是用于在图像中查找模式的最常用深度学习算法，它与人类大脑的神经网络相关，具有可训练的偏差和权重。CNN 有多个层，主要分为池化层、全连接层、卷积层和输出层。卷积操作是将一组权重与输入相乘，这组权重被称为内核或过滤器。

1.2 卷积层与子采样方法

多层感知器的同一层输入和输出之间没有完全关联，这与卷积层的稀疏连接性完全不同。卷积层中相邻层的神经元之间存在连接，这种稀疏连接利用了空间相关性。为了使学习过程更简单高效，需要最小化约束数量。子采样层进行局部平均和子采样，以最小化输出敏感性和变化。例如，LeNet - 5 网络的内核大小为 2×2，每个元素计算四个输入的平均值，乘以一个可训练的量，然后加上一个可训练的偏差。

1.3 提出的 CNN 架构

提出的方法使用了具有一个输入层、四个隐藏