3、人工神经网络与医学影像处理的前沿发展

人工神经网络与医学影像处理的前沿发展

1. 传统人工神经网络与深度卷积神经网络设计

图像技术的发展已逐渐摆脱了劳动密集型的手工工程流程，实现了更高效、快速的操作。2010年左右，神经网络在图像处理领域取得了重大成就后开始复兴。此前，使用神经网络处理图像等数据并期望获得高性能既具有挑战性又成本高昂。因此，为了有效利用人工神经网络，开发了各种特征提取方法，并针对每个问题寻求特定的解决方案。

大多数特征提取方法旨在进行降维。降维方法在保留数据中大部分关键信息的同时，过滤掉不必要的部分。在处理图像等大规模数据时，这些方法能显著降低数据维度，从而减少计算能力和时间成本。网络架构作为一种降维与特征提取的方法，首先识别输入图像中的低级特征，如小边缘和色块，然后将这些低级特征组合形成高级特征，最终这些高级特征的存在与否决定了给定输出类别的概率。

特征提取非常重要，它能突出数据的最重要方面，帮助模型取得更好的结果。然而，并非总能事先知道哪些特征对每个问题有效。因此，研究人员和工程师一直在努力寻找识别相关特征的方法，这一发现过程是人工智能进步的基石之一，如今特征提取技术广泛应用于数据分析和深度学习模型中。

以下是特征提取与降维的流程：
1. 输入图像 ：将待处理的图像输入到网络中。
2. 识别低级特征 ：网络架构识别输入图像中的小边缘、色块等低级特征。
3. 组合高级特征 ：将低级特征组合形成高级特征。
4. 确定输出概率 ：根据高级特征的存在与否，确定给定输出类别的概率。