以人工智能，大數(shù)據(jù)和云計算為代表的新型電子信息產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，極大地改善了人們的生活，促進了技術(shù)的不斷進步。技術(shù)創(chuàng)新和智能產(chǎn)品以井噴的形式呈現(xiàn)。在人工智能風(fēng)潮的影響下，現(xiàn)有的電子信息產(chǎn)業(yè)鏈條正逐步轉(zhuǎn)變?yōu)榫W(wǎng)絡(luò)信息產(chǎn)業(yè)智能網(wǎng)，電子信息產(chǎn)業(yè)的新增長點和邊界也越來越大。

隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，單一目標(biāo)的低精度識別已不能滿足社會生產(chǎn)的需求，基于人工智能的圖像識別技術(shù)已經(jīng)成為時代的要求。識別圖片的目的是將存儲的信息與實際信息（當(dāng)時的感官輸入信息）進行比較，以實現(xiàn)圖片識別。圖像描述是使用字符表現(xiàn)圖像中每個特征，甚至對象之間的關(guān)聯(lián)。最后，獲得了目標(biāo)特征及其關(guān)系的抽象表達?？梢栽趫D像識別過程中使用匹配的模板。在某些特定應(yīng)用中，圖形識別不僅需要識別目標(biāo)，還需要目標(biāo)的位置和姿態(tài)以指導(dǎo)初始計算。

（一）深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像研究現(xiàn)狀

在醫(yī)學(xué)中，醫(yī)生通常會對感染細胞進行人工診斷，了解患者的細胞感染情況以及病理研究，通過人眼進行判斷，十分的耗費人工。當(dāng)前醫(yī)學(xué)中十分普及的方式就是通過儀器采集部分細胞樣本，轉(zhuǎn)化成圖片，運用人工進行識別。這種儀器減輕了研究人員的精力消耗，促進了治療水平的提升，但是依舊存在一些準(zhǔn)確率低下的問題。

針對這些不足，決策樹算法、Mean-Shift 聚類、FCM 聚類算法、樸素貝葉斯分類器等傳統(tǒng)方法在早些年大放異彩，雖然在對醫(yī)學(xué)影像處理的過程中存在著速度快，容易部署等特點，但總體來說傳統(tǒng)的方法對于圖像的細節(jié)辨析存在不足的現(xiàn)象。所以業(yè)界逐漸將深度學(xué)習(xí)引用到了醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的圖像處理上。

目前，深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)分類學(xué)習(xí)和表征學(xué)習(xí)方面取得了顯著進展，有不少研究人員

獲得了不錯的成果。

2013年，Plis采用DBN來識別腦成像Huntington病變。實驗結(jié)果表明，深度學(xué)習(xí)能夠?qū)W習(xí)重要的生理表征，在神經(jīng)影像學(xué)應(yīng)用中具有很大的潛力[[1]]。同年，Chakdar和Potetz[[2]]使用DBN來提取低級別麟狀上皮內(nèi)病變（Low Grade Squamous Intraepithelial Lesion，LGSIL）的特征，并將這些特征輸入SVM進行分類，其分類準(zhǔn)確率達到100%。Cruz-Roa等人通過自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從常規(guī)組織病理學(xué)圖像中自動識別基底細胞癌，相比傳統(tǒng)方法，識別精度提高了7%[[3]]。2014年，Roth[[4]]等人采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法用于臨床淋巴結(jié)病變識別，證明CNN可以推廣到二維、三維醫(yī)學(xué)圖像分析任務(wù)，且對數(shù)據(jù)集進行隨機旋轉(zhuǎn)采樣可以提高 CNN的分類性能。

2015年，在CNN基礎(chǔ)之上，Ypsilantis[[5]]提出3S-CNN模型對107例食道癌患者的PET圖像進行檢測，在該數(shù)據(jù)集上敏感性和特異性分別達到80.7%、81.6%，識別效果遠超其它模型。Gao[[6]]為了對核性白內(nèi)障的嚴(yán)重程度進行分級評估，先將圖片輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，再利用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進一步提取特征，最后使用SVM進行分類，結(jié)果驗證了該模型優(yōu)于臨床白內(nèi)障分級方面的最新進展。Li等人[20在對阿爾茨海默病進行研究時，將RBM作為基本單元并利用 Dropout技術(shù)構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型。與經(jīng)典深度學(xué)習(xí)方法相比，平均精度提高了5.9%。

2017年初，斯坦福大學(xué)研究人員Esteva等人在《Nature》上發(fā)表了一篇關(guān)于皮膚癌檢測的論文[[7]]，其模型的檢測正確率及敏感度均超過了專業(yè)醫(yī)師。隨著計算機技術(shù)的快速發(fā)展，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進行醫(yī)學(xué)圖像輔助診斷將會越來越成熟。

（二）醫(yī)學(xué)圖像識別的挑戰(zhàn)

1. 數(shù)據(jù)集獲取困難

深度學(xué)習(xí)有如此強大的識別能力基于它龐大的數(shù)據(jù)集，而在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，病例相同的數(shù)據(jù)集獲取難度頗高，因為CNN的參數(shù)多，必須依靠大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能防止過度擬合。在數(shù)據(jù)量少的情況下，有兩種解決方案：一個叫Data Augmentation。就是依賴現(xiàn)有的圖像，通過旋轉(zhuǎn)，平移，變形等變化，產(chǎn)生更多的圖像。二是使用轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)。其思想是通過在另一種大規(guī)模的數(shù)據(jù)集上面訓(xùn)練，得到CNN的參數(shù)作為初始值，再在目標(biāo)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練對參數(shù)進行調(diào)優(yōu)。

2. 醫(yī)學(xué)影像清晰度

醫(yī)學(xué)影像對于不同患者以及不同儀器來說都有顯著的差異，包括灰度的變化以及模糊情況。而圖像增強作為圖像處理中十分重要的一個環(huán)節(jié),決定著處理后圖像的整體視覺效果與目標(biāo)圖像是否清晰,因此,對醫(yī)學(xué)圖像增強算法的研究顯得十分重要。

3. 醫(yī)學(xué)影像的維度

隨著醫(yī)學(xué)的發(fā)展，二維圖像已經(jīng)無法滿足醫(yī)生的要求，例如在肺部高分辨率CT影像的研究中，真正得到的模型其實大多是三維模型，而深度學(xué)習(xí)主要是基于二維模型的訓(xùn)練，這也是研究人員面臨的巨大挑戰(zhàn)。

（三）總結(jié)與展望

在近幾年，逐漸的很多科學(xué)家將人工智能思想應(yīng)用到了醫(yī)學(xué)輔助診斷中，提出了很多將人工智能的思想應(yīng)用到了醫(yī)學(xué)輔助診斷當(dāng)中的方法，并開發(fā)了許多基于較小樣本量的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練出的準(zhǔn)確率很理想的模型。

將人工智能識別與人工識別相對比發(fā)現(xiàn)，人工智能的效率與準(zhǔn)確率要顯著高于人類，例如深度學(xué)習(xí)對于腦腫瘤細胞的檢測與識別對于人工的輔助有著很強的實際應(yīng)用作用，此外，人工智能技術(shù)還可以廣泛用于設(shè)計自動化系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以直接檢測病人的腫瘤細胞，這將大大降低人的操作難度，節(jié)省了醫(yī)療人員寶貴的時間。所以人工智能對于醫(yī)學(xué)的發(fā)展的幫助是可觀的也是樂觀的。

從眾多的醫(yī)學(xué)影像處理的應(yīng)用來看,處理方法的來源除了依賴于常見的其它圖像處理理論之外,還必須或者最好是從醫(yī)學(xué)影像本身的成像原理出發(fā)，設(shè)計出適當(dāng)?shù)尼t(yī)學(xué)影像處理法,從而在很大程度上滿足實際工作的需要,所以醫(yī)療器材的發(fā)展也刻不容緩。

參考文獻

[[1]] Plis S M, Hjelm D R, Salakhutdinov R, et al. Deep learning for neuroimaging: a validation study[J]. Frontiers in neuroscience, 2014, 8: 229.

[[2]] Chakdar K, Potetz B. Deep learning for the semiautomated analysis of Pap smears[J]. Medical Applications of Artificial Intelligence, 2013: 193-214.

[[3]] Cruz-Roa A A, Ovalle J E A, Madabhushi A, et al. A deep learning architecture for image representation, visual interpretability and automated basal-cell carcinoma cancer detection[C]//International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. Springer, Berlin, Heidelberg, 2013: 403-410.

[[4]] Roth H R, Lu L, Seff A, et al. A new 2.5 D representation for lymph node detection using random sets of deep convolutional neural network observations[C]//International conference on medical image computing and computer-assisted intervention. Springer, Cham, 2014: 520-527.

[[5]] Ypsilantis P P, Siddique M, Sohn H M, et al. Predicting response to neoadjuvant chemotherapy with PET imaging using convolutional neural networks[J]. PloS one, 2015, 10(9): e0137036.

[[6]] Gao X, Lin S, Wong T Y. Automatic feature learning to grade nuclear cataracts based on deep learning[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2015, 62(11): 2693-2701.

[[7]] Esteva A, Kuprel B, Novoa R A, et al. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks[J]. nature, 2017, 542(7639): 115-118.