4、深度学习在医学影像中的应用：从放射治疗到病理学

最新推荐文章于 2025-11-24 21:26:24 发布
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分类专栏： 模式识别中的人工神经网络进展 文章标签： 深度学习 医学影像 放射治疗
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深度学习在医学影像中的应用：从放射治疗到病理学

1. 引言

随着深度学习技术的迅猛发展，其在医学影像处理中的应用也日益广泛。特别是在放射治疗和病理学领域，深度学习已经显示出巨大的潜力。本文将探讨深度学习在这些领域的应用，重点介绍其在放射治疗中的图像引导、病理学中的纹理分类以及智能显微镜基片扫描仪的发展。

2. 放射治疗中的图像引导

放射治疗是一种常用的癌症治疗方法，它通过高能射线杀死癌细胞。为了确保治疗的精度和效果，图像引导技术在放射治疗中扮演着至关重要的角色。图像引导技术利用X射线、CT、MRI等成像方式，帮助医生准确定位肿瘤位置，优化放射线束入射角度，并进行剂量计算。

2.1 图像引导技术的基本原理

图像引导技术的核心在于将治疗前的规划图像与治疗过程中的实时图像进行匹配。治疗前的规划图像通常包括CT扫描，用于描绘解剖结构、优化放射线束入射角度以及剂量计算。在治疗过程中，X射线成像系统用于验证患者的位置是否正确，监测患者的运动，并进行实时调整。

图像引导技术的优势
技术 优势
CT 高分辨率，能够清晰显示解剖结构
MRI 对软组织的分辨能力更强，适用于某些特定部位的成像
X射线 成本低，操作简单，适合日常使用 </
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深度学习算法在医学影像学中的应用及研究进展.pdf
08-18
深度学习算法因其在模式识别和图像处理方面的强大能力，已经被广泛应用于医学影像学的各种类型和领域中，包括但不限于计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）、数字放射摄影（DR）等。 深度学习，尤其是基于神经...
深度学习和医学影像在预防医学中的机会.pdf
08-18
医学影像包括X射线、磁共振成像(MRI)、超声、病理和细胞图像等，深度学习可以在这些多模态医学影像中检测到异常表现或病变。 在预防医学中，深度学习能够帮助提高疾病的早期筛查和诊断效率，如乳腺癌筛查。传统的...
AI人工智能深度学习算法：在医学影像识别中的应用
SuperAGI2025
02-10 1890
AI人工智能深度学习算法：在医学影像识别中的应用 关键词：医学影像识别,深度学习算法,卷积神经网络,医学图像处理,医疗影像分析,计算机视觉 1. 背景介绍 1.1 问题由来
深度学习助力医学影像诊断：从肺结节检测到病理分析
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06-04 1069
深度学习技术正在革新医学影像诊断领域，尤其在肺结节检测和病理分析中表现突出。在肺结节检测方面，传统人工检测存在漏诊和效率低下等问题，而基于CNN的深度学习模型能自动识别结节特征，显著提高准确率。在病理分析中，深度学习可快速处理海量切片数据，辅助识别肿瘤特征和病变区域。该技术虽能提升诊断效率和准确性，但仍面临数据质量、模型可解释性等挑战。未来，深度学习将与AI、大数据等技术结合，推动智能化诊断系统发展，为精准医疗提供有力支持。
人工智能在医学图像中的应用：从机器学习到深度学习
cc1609130201的博客
10-08 6475
重要的是，由于多重统计比较，值得注意的是，k折交叉验证克服了留一法的限制，并比保留法更有效地利用了可用的数据集：数据集被分成k个互斥的、大小大致相等的折叠，允许更高的统计有效性。采用深度学习（DL）的研究似乎受此问题的限制较小，但我们仍远未清楚这是特征提取技术的影响，还是如前所述，由于生物医学数据稳健性和可重复性增强的固有较大样本量的影响。事实上，PET 和 CT 图像具有基于明确定义的物理过程的测量单位，因此信号具有可量化的生理意义：根据商定的标准进行校准后，信号中的统计显著变化可以解释为真实变化。
人工智能及深度学习在病理组学中的应用概述｜系列推文·24-07-11
罗小罗同学的博客
07-10 2127
首先，小罗会带大家回顾计算机和编程的起源，解释从最初的电子计算器到现代计算机的发展历程，以及高级编程语言如何简化计算机指令的编写。其次，本期推文会深入探讨机器学习的不同类型，包括深度学习、神经网络和其他学习算法，以及它们如何被应用于解决实际问题，特别是在病理学领域。最后，小罗会列举一些AI技术当前面临的挑战，包括算法的单一任务限制、对大量数据集的需求以及计算过程中的能源效率问题……。
8、从像素到预测：探索人工智能在放射学中的应用
tensorflowjs6的博客
09-04 28
本文深入探讨了人工智能在放射学中的广泛应用，从深度学习基础到具体临床领域的实践。文章介绍了人工神经网络、卷积神经网络（CNN）等核心技术，并系统梳理了AI在神经、呼吸、心血管、肝胆胃肠、肌肉骨骼、乳腺、胎儿妇科及介入放射学等多个领域的应用进展。同时总结了AI带来的效率提升与诊断优化优势，分析了数据标注、训练资源和临床转化等挑战，并展望了算法优化、多模态融合、个性化医疗等未来发展方向，强调AI将作为辅助工具与放射科医生协同推动医学影像的智能化变革。
9、前列腺癌放射组学分析：从影像数据到精准医学
ll5678的博客
05-29 67
本文详细介绍了放射组学在前列腺癌研究中的应用，从基本原理到特征提取方法，并探讨了其与临床参数的关系。放射组学通过挖掘医学影像中的定量特征，为前列腺癌的早期诊断、治疗反应预测和预后评估提供了新的技术支持。同时，文章还展望了放射组学在未来多模态数据融合和深度学习技术推动下的发展前景。
9、医学影像少样本学习：方法与数学框架解析
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09-19 31
本文系统解析了少样本学习在医学影像领域的应用、方法与数学框架。针对医学图像标注数据稀缺的挑战，少样本学习通过结合先验知识与少量样本实现高效泛化。文章综述了相关模型如Siamese Network、Triplet Network、AffinityNet和iMAML等，并介绍了基于度量、模型和优化的分类方法。同时给出了少样本学习的形式化数学表达，比较了不同方法的优劣，并展望了数据增强、多模态融合、跨领域应用及模型可解释性等未来研究方向，为医学图像分析提供了有力的技术路径。
医疗AI新突破：主动学习在医学影像分析中的应用
AI智能探索者的博客
05-31 1211
医学影像分析是医疗AI的核心应用场景之一，从肺结节检测到乳腺癌筛查，AI模型的精准度直接关系患者生命。但传统AI依赖“大量标注数据+暴力训练”，而医学影像标注需放射科专家（全球每10万人仅2.5名放射科医生）耗时数小时标注一张图像，成本高、效率低。本文聚焦“主动学习”这一技术，探讨其如何通过“聪明选数据”降低标注成本，提升医疗AI的实用性，覆盖技术原理、代码实战、临床案例三大方向。本文从“放射科医生的烦恼”故事切入，用“超市选水果”类比主动学习原理；
生成式 AI 在医学影像中的应用：现状、挑战与未来
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生成式 AI 正在将医学影像从 “被动记录” 推向 “主动创造” 的新维度 —— 它不仅是数据的 “倍增器”，更是连接微观与宏观、结构与功能、当前与未来的桥梁。尽管技术挑战与伦理争议仍需攻克，但 GAI 在提升诊断效率、降低医疗成本、推动精准医学等方面的潜力已清晰可见。未来，随着技术迭代与跨学科协作的深化，GAI 有望成为医疗工作者的 “第二双眼睛”，在疾病预防、诊断、治疗的全流程中发挥核心作用，最终实现 “以影像为核心的智能医疗生态”。
鱼类识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
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鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了包括‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等在内的30种鱼类图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
ResNet (2015)（卷积神经网络）
weixin_45556264的博客
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它不是一个复杂的理论突破，而是一个极其优雅和有效的工程解决方案，其“大道至简”的思想深刻地影响了整个领域。直到今天，基于ResNet的架构仍然是许多视觉任务的强大基线。在ResNet出现之前，主流的认知是：网络越深，表达能力越强，性能应该越好。论文中提出了几种不同深度的ResNet变体，最著名的是ResNet-34和ResNet-50/101/152。这种下降不是由过拟合引起的，因为即使在训练集上，深层的模型误差也比浅层模型更高。这是ResNet的核心构建模块。，巧妙地解决了极深神经网络的。
【数据挖掘】基于深度学习的生产车间智能管控研究
汉斯出版社旗下编辑，定期更新计算机前沿论文
11-24 1056
摘要：本研究针对生产车间安全管理需求，提出基于YOLOv8算法的智能管控系统。通过构建2000张人员检测和2000个跌倒样本的专用数据集，优化网络结构设计，采用多尺度特征融合策略，实现了人员密度监测和跌倒行为识别。实验表明模型精度稳定，系统具备实时检测预警功能，为车间安全管理提供了有效解决方案。研究获江西省教育厅科技项目支持（GJJ210817），具有实际应用价值。
【神经网络与深度学习（吴恩达）】神经网络基础学习笔记
qq_62361050的博客
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接下来我们符号化一下表示，首先将x和y放在一起，x表示某张图片的特征向量，y表示分类结果，将所有的样本图片和与其对应的分类结果放在一块，即可组成数量为m的训练集，然后将所有x特征向量按列依次放入一个矩阵中即可组成一个X，表示待分类的图片特征数据矩阵，在Python语言中X.shape = (nx,m)，分类完成后，结果矩阵Y，表示所有分类结果数据，在Python语言中Y.shape = (1,m)。一个神经网络的计算都是按照前向或反向传播过程来实现的，首先计算出神经网络的输出，紧接着进行一个反向传输操作。
【深度学习新浪潮】如何使用多模态大模型进行图片的开放词汇语义分割？
智能守恒_HengAI
11-23 190
"""加载并预处理图像""""""使用Grounding DINO检测目标边界框""""""使用SAM生成分割掩码"""# 转换图像为numpy数组# 设置SAM图像编码器# 转换边界框格式（xyxy -> yxyx，且归一化到0-1）boxes_yxyx = boxes_xyxy[:, [1, 0, 3, 2]] # SAM要求yxyx格式# 生成掩码本文提出的泛化性强：支持任意文本描述的类别分割，无需重新训练。易用性高：基于开源库构建，代码量少于200行即可落地。性能可靠。
神经网络深度解析：从神经元到深度学习的进化之路
qq_51229257的博客
11-24 677
周志华《机器学习》第五章“神经网络”是连接传统机器学习与深度学习的桥梁——它从模拟人脑神经元的基本模型出发，逐步构建多层网络，核心突破是BP算法的提出，最终延伸到深度学习的核心思想。本章的核心逻辑是：通过“神经元加权求和+激活函数”构建基本单元，用多层结构拟合非线性关系，靠BP算法优化参数，再通过不同网络拓扑适应不同任务。本文将从“基础模型→核心算法→代码实现→习题解答”四个维度，用通俗比喻和实例拆解第五章的核心知识，帮你吃透神经网络的设计原理与工程实践。神经网络的最小单元是神经元，源于1943年提出的M-
深度学习——神经网络
最新发布
2303_80634169的博客
11-24 3609
本文梳理了深度学习中的核心网络模型及其组件。基础模型包括MLP（全连接层堆叠）、CNN（卷积结构处理图像）、RNN（循环结构处理序列）和Transformer（自注意力机制）。扩展模型涵盖跨模态融合（如CLIP）、图神经网络（如GCN）和强化学习网络（如DQN）。核心组件涉及网络层（卷积/全连接/注意力等）、激活函数（ReLU/Sigmoid等）、优化器（Adam/SGD等）、损失函数（交叉熵/MSE等）以及数据处理方法。通过系统分类和典型示例，为深度学习模型选择与设计提供参考框架。
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qq_42936727的博客
11-24 54
实际应用时，常会遇到更加复杂的机器学习或深度学习任务，需要运算速度更高的硬件（如GPU、NPU），甚至同时使用多个机器共同训练一个任务（多卡训练和多机训练）
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在《美国国家科学院院刊》中发表的这些研究文章，通常会探讨深度学习算法在医学影像分析中的具体应用，例如在X光、CT扫描、MRI图像中检测肿瘤、病变或其他病理特征。这些研究可能涉及： - 算法开发：研究者们致力于...
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