24、深度学习在肺癌诊断与中风检测中的创新应用

深度学习在肺癌诊断与中风检测中的创新应用

1. 肺癌诊断的CNN模型架构

在肺癌诊断领域，提出的CNN模型架构具有独特的设计。具体的架构层次如下：
- 前两层卷积层各有64个滤波器，之后每层卷积层后都紧跟一个池大小为2×2的最大池化层。
- 接下来的两层卷积层各有128个滤波器，同样后接最大池化层。
- 最后的两层卷积层各包含256个滤波器。
- 经过最后一个最大池化层后，将扁平化的输出发送到一个具有512个神经元和ReLU激活函数的全连接层。
- 为防止过拟合，使用了丢弃率为0.5的丢弃层。
- 最后，通过一个具有softmax激活函数的密集层输出预测的类别可能性。

下面用mermaid流程图展示该CNN模型架构：

graph LR
    A[输入图像] --> B[卷积层1（64滤波器）]
    B --> C[最大池化层（2×2）]
    C --> D[卷积层2（64滤波器）]
    D --> E[最大池化层（2×2）]
    E --> F[卷积层3（128滤波器）]
    F --> G[最大池化层（2×2）]
    G --> H[卷积层4（128滤波器）]
    H --> I[最大池化层（2×2）]
    I --> J[卷积层5（256滤波器）]
    J --> K[卷积层6（256滤波器）]
    K --> L[最大池化层（2×2）]
    L --> M[扁平化]
    M --> N[全连接层（512神经元，ReLU）]