摘要：在医学影像领域进行深度学习技术，是近年来人工智能中最为流行与热门的学习领域，也是作为世界的重点关注焦点。深度学习技术在各领域中都体现出了它的优势，特别实在视听识别中取得了优良的表现。在医学领域中，深度学习技术也是医学研究者们用来作为数据分析的重要手段，在医学影像中深度学习技术作为主要方法。下文中主要简单的介绍一下深度学习技术的由来，根据国内外的最新研究结果，探析深度学习技术在医学影像领域的应用与未来的发展前景。
关键词：深度学习技术；医学影像；深度学习
1.深度学习
深度学习实际就是一种采用数据的形式，从而进行表征学习的模式，主要是将复杂的结构、多重非线性变化构成的多个处理层等通过数据对其进行高层抽象处理。深度学习网络也是对传统神经网络的一种拓展，是从人工提取数据转变成用智能化机器自主学习获取数据特征。此外，网络模型也是有着层次深、运算量大的特点，它的表达能力强十分的适合应用在大数据中，特别是在医学影像。
2.深度学习技术应用在医学影像中的方法以及分类
2.1深度学习方法
2.1.1监督学习
监督学习主要是应用已经标注的数据进行训练，从而获取模型参数。具体就是需要在计算机输入一些问题的正确答案，接着根据该基础进行判断以及分析的数据或案例。在医学影像领域中，监督学习所应用的范围比较广，如近几年都受到重视与关注的循环神经网络。
2.1.2无监督学习
无监督学习与监督学习相反，是在没有标记的数据基础上可以直接从数据中发现规律，从而形成模型参数。如在一些肿瘤图片中应用，可以分出肿瘤良恶情况。
2.2应用分类
2.2.1分类问题
分类问题还有另一个名字就是诊断问题，也是作为深度学习中最早应用的问题，只需要输入完整或者局部的医学影像，从而计算机就能输出单一的诊断结果。在医学影像训练数据的量级通常都会小于计算机视觉模型所需要的量级，这也叫迁移学习，也是常见行为。迁移学习可以通过用其他图片训练生成的网络，从而对医学影像训练数据量缺乏进行弥补。这种方式主要在实际操作过程中会有两种方式，一种就是直接应用网络对医学影像的特征进行获取，另一种则是用医学影像对网络进行微调。
2.2.2检测问题
检测问题可以分为4种，器官、区域、目标、界标定位检测。这四种中目标的坚持是作为该步骤中最重要的，也是医学需要花费最多时间与精力的工作之一。检测问题大多数情况需要对每一个像素进行分类，但跟分类问题相互比较，坚持问题的一个最为显著与关键的区别就在于目标相对于整个幅图都要小许多，并且向每个像素进行分类之后，非目标类的数目通常都会超过目标累，这对于训练数据的分类是非常不利的。因此，可以把分类的错误养呗可以再次送回到模型所进行训练。
2.2.3分割问题
在医学领域中一个非常重要的问题之一就是分割问题，也是作为学术成果中产生最多的研究课题的问题。分割问题的应用在器官或者是其他子结构的精确分割，在一贯性上目标物提及、形状等进行定量分析是非常有利的。医学图像中通过采用深度学习技术，进行分割行有助于计算机生成结构化报告。
3.医学影像领域应用深度学习技术的案例
3.1医学影像中视网膜眼底图像应用在糖尿病性视网膜病变检测
如今糖尿病性视网膜病变受到了全世界的关注，在全世界中大约有4.5亿糖尿病患者可能存在该病的风险，如果能够即使被发现，那么被治愈的机率很大。然而糖尿病性视网膜病变人工智能有着自动检测的功能，可以有效的提高效率以及可复制性，能够让该病情可以及早被诊断与治疗。
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3.2乳腺钼靶影像用在乳腺癌筛查
目前乳腺癌作为对女性生命威胁最为严重的疾病之一，通过用乳腺钼靶影像可以作为诊断乳腺癌的主要方式。但是因乳腺肿块的情况是比较复杂的，差异性比较大，图像信噪相对较低，因此筛查的结果容易存在误诊，这也是今后研究所需要解决和改善的问题。
3.3 皮肤表面图像可用在皮肤癌检测
人类常见的恶性肿瘤之一就是皮肤癌，这也是容易被忽视的一种癌症。皮肤癌的检测主要采用视觉判断，一开始先进性临床筛查，然后再通过应用皮肤镜进行分析、活检以及皮肤组织病理学分析。
4.深度学习技术产品化的运用
深度学习技术在医学影像领域中的应用越来越广泛，在医学影像处理技术方面也受到了肯定，这项技术目前也逐走临床，应用在医生的日常工作中。
如今我国医学人工智能不断提高发展，获取的成绩也丝毫不差于发达国家。我国的医疗数据的量级大大超过了其他国家，而数据规模对于深度学习算法起到很重要的作用。目前主要应用的产品包括X线辅助筛查系统、CT肺结节辅助筛查系统等。可目前深度学习技术应用在医疗影像产品当中还是存在一些问题，诊断的准确率不够理想、假阳性率比较高的高，这也是当前急需要解决的问题。
5.深度学习技术在医学影像领域的应用发展趋势
5.1海量数据的可靠性强
深度学习技术需要依靠大量的数据，且数据具有可靠性，特别是在进行监督学习的时候，更是需要通过人类专家进行数据的标记，然后才能教给计算机给出正确的答案，这样对于产生的结果才能提高准确率。因此，这就需要拥有更多的数据库共享，一哦医学影像存档与通信系统的普及应用。甚至是需要有着更高纬的数据进行训练，才能让影像数据可以不断的积累与被有效的应用，这是未来的发展趋势之一。
5.2模型的鲁棒性
当前，很多大量的优质算法可以用来解决各种的需求，在功能、效率、稳定性方面都不断的提高，并且未来也会不断出现更多更高效的算法以及框架。优化算法是一种一个重要发展，人口代表性的数据则是作为另一个未来重要的发展。模型的鲁棒性需要确保在进行收集数据的时候，能够更加全面、更加具有统计学意义，才能形成有效和准备的数据集。
5.3非监督学习比重逐渐提升
监督学习是当前的主导地位，通过应用神经网络的方式从而来提高医学影像的分类、检测、分割等能力，但这也是需要依靠医生的准确标记所进行，因此比较费时费力。但是从目前人类与动物所拥有的学习本能所分析，提高对非监督学习比重的研究是未来重要的发展方向，可以有效的大幅度减少影像标记工作的时间与人力成本。
5.4人工智能地位不断提高
现在很多国家都在大力发展人工智能，目前也是处于一种不断上升的趋势，可是同时也面临着一些伦理以及政策方面的限制与影响。人工智能是否会取代影像科医生也成为激烈讨论的问题之一。但如今人机写作的具体实施方式还是在不断进行设计与优化的过程中，国家对于该项高科技也是非常的重视，因此在未来具有不错的前景发展，也能促进我国医学技术的进一步发展。
6.结束语
综上所述，上文中主要对深度学习技术应用在医学影像中的方法以及分类，和深度学习技术在医学影像领域的应用发展趋势进行了探讨。由此可见，深度学习技术是对于医学影像领域是十分重要的技术手段，也是未来发展的重要趋势，更是拥有了无可估量的发展前景。
参考文献
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论文作者:杜庭萱
论文发表刊物:《知识-力量》2019年10月41期
论文发表时间:2019/9/11
标签：深度论文; 医学影像论文; 数据论文; 技术论文; 领域论文; 用在论文; 人工智能论文; 《知识-力量》2019年10月41期论文;