卷积神经网络在生物医学图像上的应用进展

生物医学成像领域的迅速发展引起相关图像信息的爆炸式增长,对其图像进行人工智能辅助分析日益成为科学研究、临床应用、即时诊断等领域的迫切需求。近年来深度学习,尤其是卷积神经网络在生物医学图像分析领域取得广泛应用,在生物医学图像的信息提取,包括细胞分类、检测,生理及病理图像的分割、检测等领域发挥日益重要的作用。介绍了深度学习及卷积神经网络相关技术的发展;重点针对近几年卷积神经网络在细胞生物学图像、医学图像领域的应用进展进行了梳理;对卷积神经网络在生物医学图像分析领域研究目前存在的问题及可能的发展方向进行了展望。     

卷积神经网络在图像识别中的应用

随着医学成像技术的不断发展,病理识别在医学诊断过程中的作用越来越重要。人工智能领域的机器学习可以帮助完成医学图像诊断的自动识别,数字化地辅助医学诊断过程,同时降低医务工作者的工作量。卷积神经网络(CNN)是近年发展起来的一种非常有效的机器学习方法,属于深度学习的范畴,它能够完整地模拟人类的图像识别过程,并且已经在图像识别领域取得了优异的成绩。本文将卷积神经网络应用于病理图像的识别中,同时对病理图片进行了采集、整理和智能学习,完成并分析了算法对比实验,最终实现了对病理图像的优化识别,提高了病理图像的识别率,验证了算法的有效性。     

基于CNN与Transformer的医学图像分割

医学图像对疾病的诊断、治疗和评估均有所帮助,准确分割医学图像中的器官对于辅助医生的诊断具有重要的实际意义.由于医学图像中各器官部位与周围组织的图像对比度低,不同器官的边缘和形状也会存在很大差异,从而增加了分割的难度.针对这些问题,本文提出了一种基于卷积神经网络和Transformer的医学图像语义分割网络,有效提高了医学图像语义分割的精度.特征提取部分使用ResNet-50网络结构,在特征提取后使用Transformer模块来扩大感受野.在上采样过程中加入多个跳跃连接层,充分利用各阶段的特征提取信息,来恢复至与输入图像相近的分辨率.在胃肠道医学图像分割数据集上的实验结果证明本文的方法可以有效分割医学图像中的器官组织,提升分割准确率.     

图像分类的深度卷积神经网络模型综述

图像分类是计算机视觉中的一项重要任务,传统的图像分类方法具有一定的局限性。随着人工智能技术的发展,深度学习技术越来越成熟,利用深度卷积神经网络对图像进行分类成为研究热点,图像分类的深度卷积神经网络结构越来越多样,其性能远远好于传统的图像分类方法。本文立足于图像分类的深度卷积神经网络模型结构,根据模型发展和模型优化的历程,将深度卷积神经网络分为经典深度卷积神经网络模型、注意力机制深度卷积神经网络模型、轻量级深度卷积神经网络模型和神经网络架构搜索模型等4类,并对各类深度卷积神经网络模型结构的构造方法和特点进行了全面综述,对各类分类模型的性能进行了对比与分析。虽然深度卷积神经网络模型的结构设计越来越精妙,模型优化的方法越来越强大,图像分类准确率在不断刷新的同时,模型的参数量也在逐渐降低,训练和推理速度不断加快。然而深度卷积神经网络模型仍有一定的局限性,本文给出了存在的问题和未来可能的研究方向,即深度卷积神经网络模型主要以有监督学习方式进行图像分类,受到数据集质量和规模的限制,无监督式学习和半监督学习方式的深度卷积神经网络模型将是未来的重点研究方向之一;深度卷积神经网络模型的速度和资源消耗仍不尽人意,应用于移动式设备具有一定的挑战性;模型的优化方法以及衡量模型优劣的度量方法有待深入研究;人工设计深度卷积神经网络结构耗时耗力,神经架构搜索方法将是未来深度卷积神经网络模型设计的发展方向。     

基于残差网络的医学图像超分辨率重建

提高医学图像的清晰度对于医生迅速的做出病情的诊断与分析具有重要的意义，为充分提高医学图像的纹理细节清晰度，提出一种基于残差网络的医学图像超分辨率重建算法。选取合适的数据集，使用非常深的卷积神经网络，多次级联较小的滤波器，充分提取图像中的信息；使用残差学习的方式以及Adam优化方法来加快深层网络模型的收敛；将不同放大倍数的训练集组合成混合数据集进行训练，提高性能的同时大大减少了参数数量与训练时间。实验结果表明，所提算法的PSNR、SSIM、FSIM均高于现有的几种算法，重建出的图像细节更加丰富，边缘更加完整。     

遥感图像飞机目标分类的卷积神经网络方法

目的 遥感图像飞机目标分类,利用可见光遥感图像对飞机类型进行有效区分,对提供军事作战信息有重要意义。针对该问题,目前存在一些传统机器学习方法,但这些方法需人工提取特征,且难以适应真实遥感图像的复杂背景。近年来,深度卷积神经网络方法兴起,网络能自动学习图像特征且泛化能力强,在计算机视觉各领域应用广泛。但深度卷积神经网络在遥感图像飞机分类问题上应用少见。本文旨在将深度卷积神经网络应用于遥感图像飞机目标分类问题。方法 在缺乏公开数据集的情况下,收集了真实可见光遥感图像中的8种飞机数据,按大致4∶1的比例分为训练集和测试集,并对训练集进行合理扩充。然后针对遥感图像与飞机分类的特殊性,结合深度学习卷积神经网络相关理论,有的放矢地设计了一个5层卷积神经网络。结果 首先,在逐步扩充的训练集上分别训练该卷积神经网络,并分别用同一测试集进行测试,实验表明训练集扩充有利于网络训练,测试准确率从72.4%提升至97.2%。在扩充后训练集上,分别对经典传统机器学习方法、经典卷积神经网络LeNet-5和本文设计的卷积神经网络进行训练,并在同一测试集上测试,实验表明该卷积神经网络的分类准确率高于其他两种方法,最终能在测试集上达到97.2%的准确率,其余两者准确率分别为82.3%、88.7%。结论 在少见使用深度卷积神经网络的遥感图像飞机目标分类问题上,本文设计了一个5层卷积神经网络加以应用。实验结果表明,该网络能适应图像场景,自动学习特征,分类效果良好。     

基于卷积神经网络的肺结节分类算法

肺部的检查是每年体检的重要一部分。体检中有成百上千的病例,而每个病例中含有许多的肺部横切面CT图像。这些都需要专业医生去逐个筛查出存在肺结节的病例,不仅工作量大而且存在误筛的可能。针对上述问题,把卷积神经网络（CNN）引入筛查存在肺结节的CT图像诊断,提出一种基于CNN的分类算法。在LIDC数据库的实验结果表明,对比应用广泛的lenet-5网络和传统方法等,使用自定义的卷积神经网络将分类的正确率提升了4到10个百分点不等。AUC值为0.821?6,也是几个分类器中最大的。相比于其他方法,该方法能较为准确地识别肺部CT图像,可以为临床诊断提供较为客观的参考。     

卷积神经网络研究综述

近年来,卷积神经网络在图像分类、目标检测、图像语义分割等领域取得了一系列突破性的研究成果,其强大的特征学习与分类能力引起了广泛的关注,具有重要的分析与研究价值。首先回顾了卷积神经网络的发展历史,介绍了卷积神经网络的基本结构和运行原理,重点针对网络过拟合、网络结构、迁移学习、原理分析四个方面对卷积神经网络在近期的研究进行了归纳与分析,总结并讨论了基于卷积神经网络的相关应用领域取得的最新研究成果,最后指出了卷积神经网络目前存在的不足以及未来的发展方向。     

基于局部特征的卷积神经网络模型

传统卷积神经网络对于特征不明显或歧义性大的图像识别率较低。针对该问题,在卷积神经网络的基础上通过增加局部特征提取层和概率权重综合层,构建基于局部特征的卷积神经网络模型。该模型对输入图像的局部进行识别,得到局部图像的分类概率信息,综合分析所有局部图像的分类概率信息得到最终网络输出。手写字符识别实验结果表明,与经典的卷积神经网络模型相比,该模型识别率较高,尤其是在输入图像特征较为模糊的情况下优势更为明显。     

基于深度卷积神经网络的图像检索算法研究

为解决卷积神经网络在提取图像特征时所造成的特征信息损失,提高图像检索的准确率,提出了一种基于改进卷积神经网络LeNet-L的图像检索算法。首先,改进LeNet-5卷积神经网络结构,增加网络结构深度。然后,对深度卷积神经网络模型LeNet-L进行预训练,得到训练好的网络模型,进而提取出图像高层语义特征。最后,通过距离函数比较待检图像与图像库的相似度,得出相似图像。在Corel数据集上,与原模型以及传统的SVM主动学习图像检索方法相比,该图像检索方法有较高的准确性。经实验结果表明,改进后的卷积神经网络具有更好的检索效果。     

医学图像深度学习技术:从卷积到图卷积的发展

以卷积神经网络为代表的深度学习技术推动神经网络在医学图像研究领域不断实现新突破。然而,平移不变性等理论假设限制了卷积神经网络在非欧氏空间数据中的表达能力,是医学图像深度学习技术亟待突破的瓶颈。图卷积技术不仅能够解决非欧氏空间数据的拓扑建模难题,还实现了空间特征提取,是深度学习技术全新的研究方向。本文对图卷积网络在医学图像领域的相关理论及其应用进行综述,旨在系统归纳和全面总结医学图像领域最新的图卷积理论、方法和实践,包括图结构视角下医学图像的专业采集、数据结构的剪枝转换以及特征聚类重构方法;图卷积网络的理论溯源,重要的网络架构和发展脉络;图卷积网络的优化方向和衍生出的跳跃连接、inception、图注意力等重要机制;图卷积网络在医学图像分割、疾病检测和图像重建等方面的实践应用。最后,提出了图卷积网络在医学图像分析领域仍亟待突破的瓶颈问题：1）多模态医学图像学习中,异构图的构建与学习任务的优化;2）特征重构和池化过程中,如何通过构图算法设计与神经架构搜索算法结合,以实现最优图结构的可学习过程转换;3）高质量图结构医学标注数据的大规模低成本生成与生成对抗网络的算法设计。随着人工智能技术的不断发展和医学影像规模的不断扩大,以图卷积为代表的深度学习方法必将在医疗辅助诊断领域取得更大的突破。     

基于改进U- Net深度网络的超声正中神经图像分割

超声成像作为常见的医学成像技术,在诊断和治疗疾病方面发挥着重要作用。人工判读超声图像依赖于医生主观经验知识,其结果存在观察者间和观察者内的差异,并且过程耗时耗力,难以满足快速、批量的临床诊断需求。随着人工智能的快速发展,基于深度学习的图像分割模型被广泛地应用于医学图像分割领域,并取得了不俗成果。基于U-Net深度神经网络,对其结构进行优化改进,构建适用于超声图像正中神经分割的卷积神经网络模型。在网络中添加了规范层和丢弃层,下采样的最大池化层替换成卷积层;同时,采用指数线性单元激活函数,使用循环学习率,以增加网络模型的鲁棒性。测试结果表明,改进的U-Net模型在超声正中神经图像的自动分割方面表现良好,横切面、纵切面的Dice系数分别达到了78%与89%。该方法有望用于临床超声神经图像的辅助分析。     

医学图像分析深度学习方法研究与挑战

深度学习（Deep learning,DL）,特别是深度卷积神经网络（Convolutional neural networks,CNNs）,能够从医学图像大数据中自动学习提取隐含的疾病诊断特征,近几年已迅速成为医学图像分析研究热点.本文首先简述医学图像分析特点;其次,论述深度学习基本原理,总结深度CNNs在医学图像分析中的分类、分割框架;然后,分别论述深度学习在医学图像分类、检测、分割等各应用领域的国内外研究现状;最后,探讨归纳医学图像分析深度学习方法挑战及其主要应对策略和开放的研究方向.     

基于深度学习的胃癌病理图像分类方法

针对深度卷积神经网络能够有效提取图像深层特征的能力,选择在图像分类工作中表现优异的GoogLeNet和AlexNet模型对胃癌病理图像进行诊断。针对医学病理图像的特点,对GoogLeNet模型进行了优化,在保证诊断准确率的前提下降低了计算成本。在此基础上,提出模型融合的思想,通过综合不同结构和不同深度的网络模型,来学习更多的图像特征,以获取更有效的胃癌病理信息。实验结果表明, 相比原始模型 ,多种结构的融合模型在胃癌病理图像的诊断上取得了更好的效果。     

基于多尺度特征融合与注意力机制的脊柱CT图像分割

本文针对医学脊柱CT图像因骨密度不均匀、骨骼结构复杂或图像成像分辨率低等因素造成的分割精度较低的问题,提出一种基于卷积-反卷积神经网络的CT图像脊柱分割方法.通过引入多尺度残差模块及注意力机制改进U-Net网络,训练特征模型并进行测试.在真实数据集上的实验结果表明,该方法能有效提高CT图像中脊柱的分割精度及分割效率,Dice系数评估值为0.97,IOU系数评估值为0.94.     

结合多维度特征的病理图像病灶识别方法

长时间的病理图像人工诊断会使医生产生视觉疲劳，误诊和漏诊情况容易发生。针对以上现象，提出一种结合卷积神经网络中多维度特征的方法，快速准确识别出病理图像中的病灶区域。使用感兴趣区提取及图像裁剪获得小尺寸图块数据；使用染色校正的方法以解决图块染色不均，对比度弱等问题；搭建深度学习模型，使用多组深度可分离卷积提取不同尺度的特征，加入残差连接以避免梯度消失，联合不同维度的特征信息以提高特征利用率。实验结果表明，染色校正能够提高预测准确率，上述模型具有参数少、鲁棒性强的特点，最终对病理图像病灶的识别均能达到较高的准确率，假阳性及假阴性均较低，未来将具有广泛的应用前景。     

基于3D CNN的鼻咽癌CT图像分割

鼻咽癌CT图像分割是鼻咽癌诊断和治疗的先行任务,然而,由于鼻咽癌细胞的外形多样、灰度不均匀、边界模糊、病变形状复杂等因素使得分割难以准确。针对这一问题,提出了一种基于三维深度卷积神经网络的鼻咽癌CT图像分割方法,三维深度卷积神经网络框架的前5层采用卷积核为3~3的普通卷积,中间6层采用空洞率为2的膨胀卷积,后6层采用空洞率为4的膨胀卷积,每2个卷积层之间有一个残差连接,最后利用Softmax函数对每个像素点进行分类。膨胀卷积有助于得到精确的密集预测和沿物体边界的精细分割图,残差连接使深度卷积神经网络中的信息传播平滑,并能提高训练速度。实验结果表明,在鼻咽癌CT图像分割中该方法与其他主流方法相比有更好的性能。     

深度学习的舌体分割研究综述

舌体分割是智能医学诊断的重要组成部分,其目的是通过分割舌诊图像生成精准的舌体轮廓.近年来,深度学习方法在图像处理领域得到了广泛的应用并取得了较好的结果.随着医学图像分割对性能的要求越来越高,许多研究人员将深度学习运用到舌体分割中.主要对基于深度学习的舌体分割方法研究现状进行分析梳理和归纳总结.在舌体分割应用领域中,以各种深度学习方法作为研究对象,将基于深度学习的舌体分割方法划分为卷积神经网络(CNN)、全卷积网络(FCN)、卷积模型与图形模型、基于编解码器的模型、基于区域卷积网络模型、扩张卷积模型结构、迁移学习以及其他方法.在每类方法中,针对其改进和扩展的研究成果进行了全面的论述,总结分析其优势与不足;并对基于深度学习的舌体分割常用的数据集和评价指标进行了视觉比较与性能评估;最后讨论了未来研究工作中的发展潜力.     

卷积神经网络在肝癌病理图像诊断中的应用综述

肝癌是一种恶性肝肿瘤,起源于肝细胞.肝癌诊断一直是医学难点问题,也是各领域研究的热点问题,早期确诊肝癌可以降低肝癌的死亡率.组织病理学图像检查是肿瘤学诊断的黄金标准,图像会显示组织切片的细胞和组织结构,可以用于确定细胞类型、组织结构、异常细胞的数量和形态,并评估肿瘤具体情况.本文重点研究了卷积神经网络针对病理图像的肝癌诊断算法,包括肝肿瘤检测、图像分割以及术前预测这3个方面的应用,详细阐述了卷积神经网络各算法的设计思路和相关改进目的及方法,以便为研究人员提供更清晰的参考思路.总结性分析了卷积神经网络算法在诊断中的优缺点,并对未来可能的研究热点和相关难点进行了探讨.     

基于孪生卷积神经网络的人脸追踪

由于光照、遮挡、尺度变化等原因,在真实多变场景下完成人脸追踪面临挑战。探究了基于卷积神经网络（CNN）的人脸追踪,将基本的卷积神经网络改进为孪生神经网络,在OTB数据集上采用端到端的方式,以成对图像区域作为输入,输出两者距离,通过距离评估图像区域相似性;加入边框回归算法（bounding box regression）微调追踪结果。实验结果表明,改进后的神经网络优于传统的卷积神经网络,能达到更好的人脸追踪效果。