基于神经网络的癌症筛查和诊断的人工智能研究

简介：
本研究聚焦于利用先进的神经网络技术开发人工智能系统，以提高癌症早期筛查与精准诊断的效率及准确性。 癌症是人类健康面临的一大威胁，早期筛查与诊断被认为是降低其死亡率的有效手段之一。然而，在当前的形势下，不断恶化的癌症情况以及专业人员相对匮乏的问题日益突出。在这种背景下，智能筛查与诊断技术为缓解这一矛盾提供了可能。 近年来，人工神经网络特别是深度学习算法在各个领域取得了显著进展。这些数据驱动的学习方法需要大量信息进行训练。随着医疗信息化的发展，医疗行业的数据量迅速增加。这不仅积累了丰富的医学资料，也为利用人工智能技术解决癌症早期检测和诊断问题提供了强有力的支持工具和技术基础。 本段落主要探讨了基于神经网络的癌症智能筛查与诊断系统的研究进展。通过对医疗数据特征及现有研究工作的深入分析，提出了几个专门用于此类任务的新模型，并在多个公开的数据集中进行了测试验证。具体来说，本论文的主要贡献包括开发了一种多视角卷积神经网络（MV-CNN），该技术能够有效地从肺部CT扫描图像中识别出潜在的结节病灶。 对于CT影像而言，有两个显著特点：一是病变区域通常仅占整个图片的一小部分；二是这些异常往往会对周围正常组织产生影响。基于上述观察结果，我们设计了一种新颖的方法来应对这些问题，并通过实验验证了其有效性。