30、肿瘤检测与虚拟现实在医疗领域的应用

肿瘤检测与虚拟现实在医疗领域的应用

1. 肿瘤检测方法

1.1 基于CNN的肿瘤检测算法

为了实现肿瘤检测，研究人员开发了基于卷积神经网络（CNN）的方法。该方法使用BRATS 2018数据集中的图像进行开发，具体步骤如下：
1. 特征提取 ：使用局部二值模式（LBP）对数据集中的所有图像进行处理，以提取图像特征。
2. 肿瘤检测 ：将提取的特征再次通过级联CNN进行处理，以检测脑肿瘤。在这个过程中，每个输入特征分别与3×3、7×7和5×5的滤波器进行卷积，以生成单独的特征图。
3. 特征融合与处理 ：将生成的特征图进行级联，然后通过两个卷积层和两个最大池化层进行处理。
4. 概率预测 ：将处理结果在全连接（FC）层中“扁平化”为单个向量，用于预测每个像素的概率。这里使用softmax函数进行像素级别的类别标签预测，如肿瘤和非肿瘤。
5. 模型训练与存储 ：对整个算法进行训练，并存储其可学习的权重。
6. 应用开发与预测 ：开发交互式TUDIG应用程序，并使用已经存储的训练权重对给定输入图像中的肿瘤进行预测。

1.2 算法性能评估

该应用程序在肿瘤检测方面取得了优异的性能，具体指标如下：
| 性能指标 | 数值 |
| — | — |
| 准确率 | 97% |
| 特异性 | 94% |
| 精确率 | 98% | <