56、深度学习在脑肿瘤检测与句子相似度计算中的应用

深度学习在脑肿瘤检测与句子相似度计算中的应用

一、脑肿瘤检测的深度学习方法

癌症是当今世界严重的公共卫生问题，在死亡率方面，癌症是极具破坏性和致命性的疾病之一。脑肿瘤因其复杂性、侵袭性和低生存率，成为最致命的癌症类型。脑肿瘤根据大小、形状和位置可分为脑膜瘤、胶质瘤、听神经瘤、垂体瘤或淋巴瘤等。准确识别肿瘤类型对于制定有效治疗计划和跟踪患者治疗过程至关重要。

（一）磁共振成像（MRI）在脑肿瘤诊断中的应用

MRI 是一种非侵入性的医学成像技术，可提供高质量的内部器官图像，是癌症诊断的常用工具。然而，放射科医生使用 MRI 确定肿瘤类型时，需要大量时间、精力且要求高度准确。由于肿瘤表现形式多样，MRI 图像中用于判断的诊断迹象并非总是存在，因此医生的手动诊断存在局限性。脑肿瘤的漏诊会对治疗反应和生存机会产生负面影响，而正确诊断可增加患者接受救命治疗的可能性。

（二）深度学习在脑肿瘤诊断中的应用

1. 深度学习概述
   • 课程学习方法 ：用于解决复杂问题，采用逐步训练的方式处理难题。但收集重大医疗状况的足够数据较为困难，CNN 通过数据增强来解决这一问题。
   • CNN 结构 ：由卷积层、池化层和连接层组成。卷积层通过检查模式、线条、边缘、形状和颜色来提取特征，池化层通过平均或最大化特征值来降低特征维度。CNN 的最终架构由相互连接的层组成，用于分类和回归任务。训练时通过比较实际值和目标值来确定损失。
   • 数据增强