9、医疗影像与电动汽车领域的技术创新：癌症诊断与能源优化

医疗影像与电动汽车领域的技术创新：癌症诊断与能源优化

基于高斯混合模型的病变特征工程技术在宫颈癌诊断中的应用

在医疗领域，准确及时地诊断癌症对于患者的治疗和预后至关重要。近年来，人工智能和深度学习在癌症诊断方面取得了显著进展。以宫颈癌为例，它是全球女性癌症中排名第四的疾病，因此开发高效的筛查方法具有重要意义。

模型结构与特征提取

• 隐藏层数量 ：隐藏层的数量由特征输入的数量决定。这意味着在处理不同的医疗影像数据时，根据影像所包含的特征数量来合理设置隐藏层，有助于模型更好地学习和提取关键信息。
• 输出层功能 ：最终层即输出层，它读取阈值参数，并根据这些参数识别癌性病变的生长情况，从而实现对病变的准确诊断。
• 数据集构建 ：检索到的图像数据集构成了病变图像数据库（LID），其包含了如周长、深度、大小和权重等特征信息。LID 数据集可以表示为 LID = ≺I, R, A, L≻，其中 R 是图像的感兴趣区域（ROI），L 是病变图像，I 是原始图像，A 是图像的属性或特征。

通过高斯混合模型（GMM）从宫颈图像中提取的特征，如病变区域的形状、大小和周长，被用于深度学习网络训练模型，以实现对癌性病变的有效诊断。

深度学习策略

• 模型选择与训练 ：使用 ImageNet 预训练模型 EfficientNet B7 对图像进行训练，这有助于加快网络的收敛速度。同时，将特征提取和融合网络合并为一个