36、利用元学习进行深度神经网络医学图像训练的神经增强

利用元学习进行深度神经网络医学图像训练的神经增强

1. 引言

人工智能在医疗信息学领域的引入推动了临床技术的改进和发展。人体各年龄段器官异常情况的影像呈现迅速增加。深度学习模型在医学领域和临床诊断中的应用，有助于改进医疗程序，实现更好的决策，并提升医学图像模态的可视化效果。

以脑肿瘤为例，由于患者年龄、化学物质暴露、辐射等因素，其发病率正在快速上升。研究人员致力于提供受影响器官的更好可视化，以便实现早期诊断。多年来，人工智能在医疗信息学方面取得了显著进展，包括医学计算机断层扫描（CT）图像的预处理，这有助于轻松地在早期诊断疾病。如今，医疗保健需要有组织且可靠的方法来分析癌症等疾病，而磁共振成像（MRI）是研究和识别肿瘤的最佳实践。

高级别肿瘤通常更具破坏性，因为它们在大脑中发展迅速。早期肿瘤扩散较少，但后期可能会扩散到大脑的其他部分。因此，早期诊断脑肿瘤至关重要，因为受影响的脑细胞具有破坏性，可能会进入大脑循环系统并扩散到周围细胞。

MRI成像通过图像增强和深度神经网络模型提供了一种肿瘤分类技术。图像数据增强技术，如裁剪、翻转、高斯滤波、主成分分析（PCA）、颜色抖动等，可增加医学图像数据集的多样性，从而捕捉实际图像数据集中的重要结构。数据可视化的增强取决于学习策略，而包括数据增强在内的深度学习策略可以通过训练数据集减少过拟合模型。

图像增强解决了标记数据集中的过拟合问题，通过对现有数据集中的信息进行处理来增加数据集。在医学图像中，其应用包括平移、旋转和其他修改，以推广学习模型。分析医学图像分割和增强在深度神经网络模型（如深度卷积神经网络、生长卷积神经网络和支持向量机）中起着重要作用。

2. 相关工作

<