9、深度学习在医学影像分析中的应用与优化

深度学习在医学影像分析中的应用与优化

1. 引言

随着深度学习技术的迅猛发展，医学影像分析领域迎来了前所未有的机遇。深度学习模型能够自动从大量医疗图像中提取特征，为医生提供辅助诊断工具，显著提高了疾病检测的准确性和效率。本文将深入探讨深度学习在医学影像分析中的应用，特别是针对结直肠癌（Colorectal Cancer, CRC）纹理分类的任务，介绍如何通过迁移学习优化模型性能，并确保模型在实际应用中的高效性和准确性。

2. 数据集与预处理

2.1 数据集

CRC数据集包含了5000张RGB组织学图像，每张图像的尺寸为150x150像素，这些图像分别属于8种不同的组织类别。每个类别包含625张使用Aperio ScanScope数字化的H&E染色组织样本图像。为了确保模型的有效性，数据集的质量和多样性至关重要。

类别名称	描述
肿瘤上皮	包含肿瘤细胞的上皮组织
简单间质	简单的纤维组织
复杂间质	复杂的纤维组织
免疫细胞	包含免疫细胞的区域
残屑	杂乱无章的细胞碎片