人工智能技術(shù)與應用（案例版）課件 第8章 智能醫(yī)療機器人2

第8章

智能醫(yī)療機器人-2人工智能技術(shù)與應用ArtificialintelligencetechnologyandApplication1.智能醫(yī)療機器人概述2.智能醫(yī)療機器人應用3.智能技術(shù)——深度學習4.應用案例3.

智能技術(shù)——深度學習深度學習（DeepLearning），簡稱DL。深度學習是機器學習的子集，它基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡。其概念由杰弗里·辛頓（GeoffreyHinton）等人于2006年提出，基于深度置信網(wǎng)絡(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外楊立昆（YannLeCun）等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是第一個真正多層結(jié)構(gòu)學習算法，它利用空間相對關系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓練性能。神經(jīng)網(wǎng)絡基礎神經(jīng)網(wǎng)絡的M-

P模型、BP網(wǎng)絡、Hopfield網(wǎng)絡等構(gòu)成人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念。神經(jīng)元作為基本處理單元，由連接、求和節(jié)點、激活函數(shù)組成。深度學習的起源與發(fā)展卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）深度學習應用場景1.計算機視覺深度學習技術(shù)可以用于圖像分類、目標檢測、圖像分割、人臉識別、行人重識別等領域。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）可以用于圖像分類和目標檢測，而生成對抗網(wǎng)絡（GAN）可以用于圖像生成和風格遷移。3.醫(yī)療保健深度學習技術(shù)可以用于醫(yī)學圖像分析、病理診斷、基因序列分析等領域。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡可以用于乳腺癌檢測，而遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡可以用于基因序列分析。2.自然語言處理深度學習技術(shù)可以用于文本分類、情感分析、命名實體識別、機器翻譯、語音識別等領域。例如，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）和長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）可以用于語言模型和機器翻譯，而變換器模型（Transformer）可以用于序列到序列的學習任務。應用場景LeNet結(jié)構(gòu)4.應用案例——病毒感染動態(tài)顯示SIR模型是一種常見的傳染病傳播模型，用于描述人群中傳染病的傳播過程。SIR模型將人群分為三個互相轉(zhuǎn)化的狀態(tài)：易感者（Susceptible）、感染者（Infected）和康復者（Recovered）

病毒的變異速度可能會超過科學家們研發(fā)疫苗和治療藥物的速度，導致疫苗和藥物的有效性受到挑戰(zhàn)。此外，全球化和人口密集的城市化趨勢使得病毒更容易傳播，加劇了疫情的蔓延速度。同時，一些病毒可能具有潛在的跨物種傳播能力，增加了疾病的傳播范圍和難度，導致公眾對病毒傳播和防控措施的誤解和不信任，影響了疫情防控的有效性。為了盡可能預防疾病，借助機器學習提前發(fā)現(xiàn)易感人群是一種有效的手段。Python版本：Python3及以上運行環(huán)境：PyChaRm應用案例——疾病預測

心臟病是常見的疾病，是全球范圍內(nèi)導致死亡的主要原因之一。早期預測和干預對于降低心臟病發(fā)病率和死亡率具有重要意義。盡管現(xiàn)代醫(yī)學的發(fā)展和醫(yī)療設備的開發(fā)能有效延緩疾病的進展，但是心臟疾病的患病率仍然呈逐年增加的趨勢。目前，研究發(fā)現(xiàn)能夠