13、基于深度学习的脑肿瘤自动化分析方法

基于深度学习的脑肿瘤自动化分析方法

1. 脑肿瘤分析技术概述

在脑肿瘤分析领域，有多种技术被应用于肿瘤检测和分级分类。早期，基于统计特征提取的分类技术较为常见，如2009年提出的针对肿瘤分级分类的多阶段框架，能以85%的峰值准确率预测神经胶质瘤肿瘤等级；2018年出现的基于GLCM特征的脑肿瘤分类的可能性神经网络，准确率在83 - 84%之间；同年，借助Gabor滤波器和离散小波变换的基于统计的MRI特征提取技术，使用多层感知器实现了91.9%的准确率。

然而，基于统计特征提取的分类技术存在一些局限性。它需要人工选择预测模型训练所需的潜在特征，这一过程严重依赖特定领域的经验，而且所选特征可能不够全面，从而影响分类模型的准确性和可靠性。

为了克服这些问题，基于深度学习的特征提取和分类技术在研究界逐渐受到关注。例如，基于标准卷积网络的多类MRI分类可以以96.7%的总体性能准确率预测肿瘤类别；将标准卷积神经网络与基于遗传算法的优化相结合的方法，在脑MRI肿瘤类型分类中获得了约94%的准确率；2019年提出的基于ResNet架构的挤压和激发深度神经网络的肿瘤分类模型，在脑肿瘤识别任务中达到了93.8%的准确率；2022年提出的高斯CNN在脑肿瘤分级识别方面实现了98.4%的平均准确率；将CNN架构与GLCM特征提取相结合的技术，在脑肿瘤分类中声称分类率达到99%。此外，将迁移学习融入预训练模型的使用，也提高了肿瘤分类的性能，如使用AlexNet、VGGNet和GoogleNet进行肿瘤检测和分级分类，在检测和分类领域的准确率高达98.69%。

2. 相关背景知识

2.1 自编码器

自编码器基于无监督学习范式，使用人工神