《基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)腫瘤細胞檢測識別研究》5200字（論文）

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)腫瘤細胞檢測識別研究目錄TOC\o"1-2"\h\u12150基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)腫瘤細胞檢測識別研究 1229一、前言 114279二、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在腫瘤細胞檢測識別中的應(yīng)用 222209（一）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在腫瘤細胞圖像目標檢測中的應(yīng)用 38031（二）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標檢測算法在腫瘤細胞檢測中的應(yīng)用 317299三、總結(jié) 520673參考文獻 6摘要：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是人工智能中最重要的一個分支，它是建立在模擬人腦思考方式上的一種計算機程序，其目的是為了模仿人類大腦的信息加工方式，來分類或者預(yù)測事物。CNN具有通用性，具體表現(xiàn)在：自我學(xué)習(xí)，自適應(yīng)和聯(lián)想記憶等，甚至不需要先驗背景，就能完成各種各樣的工作。近年來，CNN在國內(nèi)外醫(yī)學(xué)界引起了普遍關(guān)注，特別是對腫瘤細胞數(shù)字圖像進行精準分類自動識別，已取得較大突破，CNN加強了學(xué)習(xí)，從而積累了經(jīng)驗，使得醫(yī)生可以為病人提供精準的診療方案。該文主要就近年來CNN在腫瘤細胞識別中的應(yīng)用進展作一概述，詳細介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在腫瘤細胞檢測與識別領(lǐng)域的應(yīng)用。關(guān)鍵詞：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；人工智能；腫瘤細胞；目標檢測一、前言惡性腫瘤是當前嚴重危害人類健康與生命的一類疾病?！读~刀》醫(yī)學(xué)期刊刊登的CONCORD-3研究報告指出，2030年全球癌癥新發(fā)病例有望增至2220萬。近幾年來，在醫(yī)療技術(shù)上不斷取得突破性進展，癌癥死亡率一直維持在逐年降低的水平，這和早期發(fā)現(xiàn)癌癥意識增強有密切關(guān)系。通過及早篩查確診，將明顯提高癌癥治愈幾率。目前，臨床普遍采用活體組織檢查和影像學(xué)篩查兩種檢查手段，前者往往要耗費很多時間與經(jīng)濟成本，且影像學(xué)檢查精度受圖像質(zhì)量，放射科醫(yī)師的專業(yè)知識等因素影響較大，使得病人往往錯失了治療的最佳時機。所以如何有效地把現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)研究成果同醫(yī)學(xué)檢查及診斷相結(jié)合為病人造福，是研究者急需解決的課題，更是廣大醫(yī)生，患者普遍期待。在當前大數(shù)據(jù)時代下，隨著云計算，并行分析的發(fā)展、在硬件優(yōu)化方面取得了進展，尤其在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)問世之后，它較好地解決了很多常規(guī)方法在臨床中不能解決的難題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域、自然語言處理等、在計算機視覺中，智能博弈及其他領(lǐng)域的應(yīng)用已成為一個前沿?zé)狳c。特別對于智慧醫(yī)療，醫(yī)學(xué)圖像計算領(lǐng)域受機器學(xué)習(xí)與計算機視覺技術(shù)發(fā)展的影響，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已經(jīng)成功地應(yīng)用于計算機輔助診斷（ComputerAidedDiagnosis,CAD）中。CAD技術(shù)的目的是為了幫助醫(yī)生在醫(yī)學(xué)圖像分析與診斷中提升準確率，還作為腫瘤良惡性的標志或歸類。該研究就卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于不同的框架在腫瘤細胞識別中的應(yīng)用進行了綜述。二、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在腫瘤細胞檢測識別中的應(yīng)用其靈感來源于Hubel,Wiesel等人1962年關(guān)于貓視覺皮層電生理學(xué)研究，1989年，Lecun等人正式提出了反向傳播算法應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)想，以及新型深度學(xué)習(xí)架構(gòu)CNN。Krizhesky和其他學(xué)者從2012年開始采用GPU圖形處理單元，在對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet進行了更深層次的設(shè)計后，使CNN的技術(shù)逐漸走向完善，現(xiàn)在，CNN在醫(yī)學(xué)圖像形態(tài)識別，影像質(zhì)量測評等領(lǐng)域有著更為廣闊的應(yīng)用前景。歷經(jīng)多年發(fā)展，已經(jīng)形成了許多基于CNN結(jié)構(gòu)的變種。以LeNet-5CNN為例，其基本構(gòu)造包括三種不同的層次，即卷積層、池化層和全連接層見圖1。一般訓(xùn)練樣本在特征表現(xiàn)上是多樣性的，以便對不同映射進行特征提取和計算，卷積層需要設(shè)計為由若干卷積核組成的格式。池化層的目的是聚合特征、以降低維度的方式降低運算量，比如，在一個地區(qū)內(nèi)采樣處理資料，求出區(qū)域的最大值或者平均值，代替區(qū)域內(nèi)的全部資料。池化時存在數(shù)據(jù)信息丟失的可能性，但是可以使該地區(qū)特征信息更具體，模型的泛化能力得到增強，更加利于圖像識別。全連接層，用于把上層所有人工神經(jīng)元的信息完全連接到當前層，產(chǎn)生全局特征信息，常用的輸出結(jié)果是N維向量，最后交由分類器或者回歸方程進行處理。末層是輸出層，通常采用歸一化指數(shù)函數(shù)（Sotfmax）和支持向量機（SVM）線性分類器作為分類任務(wù)，二者存在完全不同的損失函數(shù)。在Softmax線性分類器中，利用損失函數(shù)計算相對概率，又叫交叉熵損失。SVM輸出超平面，可以對正確樣本和錯誤樣本進行精準分類，以及培訓(xùn)期間，使之對樣本進行分類，以最優(yōu)化分類。任湘等用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對乳腺癌分子分型進行預(yù)測，依據(jù)乳腺癌分子分型為LuminalA、LuminalB、HER-2、Basal-like4種。首先，采集原始乳腺癌病灶區(qū)域的MRI影像圖像，再手工標注乳腺癌病灶信息。利用CNN進行卷積運算，提取特征，對所述網(wǎng)絡(luò)進行重復(fù)訓(xùn)練，得到判別模型。最后利用訓(xùn)練好的模型在乳腺癌分子分型MRI影像測試集上進行了驗證，并且對預(yù)測效果進行了分析。試驗結(jié)果表明，利用CNN分析乳腺癌的病理圖像，它的工作特征曲線下方區(qū)域的最高值達到0.697，預(yù)測任務(wù)已基本結(jié)束。CNN在很多分類任務(wù)上都可以獲得不錯的效果，歸結(jié)起來就是它的多層高級堆疊，部分連接、權(quán)值共享，池化等特性。就醫(yī)學(xué)圖像分類而言，一般以CNN為優(yōu)選。（一）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在腫瘤細胞圖像目標檢測中的應(yīng)用陶等人使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別精子、紅細胞和白細胞，這種方法能夠達到非常高的檢測精度，但是無法實現(xiàn)對細胞的檢測與定位。薛等人提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的細胞檢測方法，這種方法可以自動檢測顯微鏡圖像中特定類型的細胞或細胞亞基，實驗結(jié)果表明，這種方法能夠達到最高或至少前三名的F1-score，但是無法實現(xiàn)對細胞的定位。張等人提出了一種基于快速區(qū)域推薦網(wǎng)絡(luò)（簡稱FasterR-CNN）的細胞檢測算法，該方法結(jié)合了FasterR-CNN和循環(huán)掃描算法，能夠?qū)毎麍D像中重疊部分的細胞進行很好的識別，但是這種方法不能提高小目標細胞的識別精度。Gan等人使用YOLOv3的目標檢測算法，通過將預(yù)處理的數(shù)據(jù)按照一定比例分成塊，提高血細胞的識別精度，但是對于多類型細胞的分類結(jié)果不是很好。NajmeddineDhieb等人通過使用CNN、實例分割、轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)和MaskR-CNN技術(shù),實現(xiàn)了對血細胞的自動計數(shù)，該方法可以很好的識別重疊和褪色的細胞，但是不能很好的識別小目標的細胞。（二）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標檢測算法在腫瘤細胞檢測中的應(yīng)用傳統(tǒng)目標檢測要求人工分割圖像、特征提取及其他一系列過程，因人為操作失誤造成錯誤在所難免，使檢測結(jié)果不理想。但從2012年開始，目標檢測技術(shù)已步入迅速發(fā)展階段，出現(xiàn)了一系列以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的目標檢測算法。目標檢測算法可大致分為兩部分：雙階段目標檢測算法及單階段目標檢測。雙階段目標檢測算法要求首先生成候選區(qū)域，接著，完成了目標探測過程，主要算法包括R-CNN、SPP、FastR-CNN、FasterR-CNN等，單階段目標檢測算法，一次完成目標檢測全過程，主要的算法有YOLO和SSD算法。為將圖像中的目標分類，同時確定圖像中目標位置，為了達到檢測圖像中目標的目的。RossGirshick和其他人利用特征提取網(wǎng)絡(luò)獲取特征向量，接著利用選擇搜索算法（SelectiveSearch），在相應(yīng)特征向量上產(chǎn)生候選區(qū)域，支持向量機（簡稱SVM）用于分類，利用回歸網(wǎng)絡(luò)獲得最終boding-box坐標值。這種基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（簡稱R-CNN）需要多階段的訓(xùn)練，因此速度很慢。KaimingHe等人為了能夠自適應(yīng)的從不同尺度、大小和縱橫比的圖像的每個候選區(qū)域中提取大量特征，提出了空間金字塔池化（簡稱SPP）的方法。經(jīng)研究與實驗發(fā)現(xiàn)，SPP比R-CNN速度快，但是它使得DNN的精度降低，因此需要更好的具有可推廣的物體檢測技術(shù)。Girshick等人提出了一種新的方法稱為快速基于區(qū)域網(wǎng)絡(luò)（簡稱FastR-CNN），它的主要目標是克服R-CNN和SPP的局限性。首先整個圖像在特征提取網(wǎng)絡(luò)的作用下生成候選區(qū)域，然后在感興趣區(qū)域（簡稱RoI）池化層作用下進行特征映射，將高階特征映射到候選區(qū)域相對應(yīng)的位置，接著將整個候選區(qū)域的特征轉(zhuǎn)換為固定長度的特征向量，可以消除待檢測圖像像素大小不一帶來的負面影響。FastR-CNN從候選區(qū)域中提取特征，然后運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類，最后通過全連接層將輸出的類標簽與邊界框一起返回。FastR-CNN的缺點之一是需要較長的時間，這是由于選擇搜索算法生成候選區(qū)域較慢而導(dǎo)致，為了克服這個缺點Ren等人提出了一種稱為FasterR-CNN的新方法。FasterR-CNN提供了一種通過區(qū)域推薦網(wǎng)絡(luò)(簡稱RPN)生成候選區(qū)域更準確和有效的方法，首先輸入圖像經(jīng)過卷積層和池化層作用獲得特征圖，然后將特征圖應(yīng)用于RPN網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過特征映射生成候選區(qū)域特征圖，最后候選區(qū)域通過全連接層將輸出的類標簽和邊界框一起返回。Redmon等人提出了一種被稱作YOLO的方法。YOLO的方法是將圖像分成多個網(wǎng)格單元，然后將分類和定位算法應(yīng)用到每一個網(wǎng)格單元中，網(wǎng)格中對象相對應(yīng)的類標簽由網(wǎng)格中心的對象表示。YOLO運算速度非?？?，產(chǎn)生了較少的背景錯誤，但是它無法在單個網(wǎng)格中檢測到多個對象，也存在多次檢測到一個對象的情況。為了檢測不同尺度的物體AnguelovD等人提出了單階段多尺度檢測器（簡稱SSD）算法，它將不同比例的框傳遞到CNN的不同層，允許每個圖層根據(jù)比例值預(yù)測對象標簽。SSD適用于較大的對象，不能為較小的對象生成足夠數(shù)量的高階特征。針對現(xiàn)階段單階段目標檢測算法的缺陷，科學(xué)家汲取了雙階段目標檢測算法的優(yōu)越性能對YOLO算法進行了一系列的改進。JosephRedmon等人提出了YOLOv2(也稱為YOLO9000)，相對于YOLOv1來說，YOLO9000的識別目標擴展到檢測9000種不同的對象，同時YOLO9000還提出了一種新的訓(xùn)練方法，將其稱之為聯(lián)合訓(xùn)練方法，該方法對檢測數(shù)據(jù)集擴充，擴充使用的是分類數(shù)據(jù)集，這種方法提升了YOLO9000模型的健壯性。為了解決YOLOv2網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中出現(xiàn)的梯度消失和梯度爆炸的問題，YOLOv2使用了批量歸一化處理(簡稱BN)。為了解決訓(xùn)練集圖像和檢測圖像分辨率不一致給模型帶來的負面影響，YOLOv2使用了高分辨率圖像訓(xùn)練模型。同時YOLOv2借鑒了雙階段目標檢測算法預(yù)測坐標偏移值的邊框預(yù)測方法，通過在YOLOv2中設(shè)置先驗框，對圖像覆蓋。JosephRedmon等人提出了YOLOv3，YOLOv3在YOLOv2的基礎(chǔ)上進行了一系列的改進，首先YOLOv3引入了特征金字塔（簡稱FPN）實現(xiàn)多尺度檢測，同時YOLOv3使用了更好的基礎(chǔ)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)darknet-53，之前的YOLO網(wǎng)絡(luò)使用的是Softmax損失函數(shù)，由于Softmax是一個求歸一化的過程，因此只能處理單標簽的圖像，為了對多標簽的圖像進行目標檢測，YOLOv3使用了二分類交叉熵損失(簡稱BCEloss)。A.Bochkovskiy等人提出了YOLOv4，YOLOv4在YOLOv3的基礎(chǔ)上使用了一系列的訓(xùn)練技巧使得YOLOv4的方法更加有效。首先，YOLOv4使用了CutMix實現(xiàn)數(shù)據(jù)增強，然后使用了Dropblock實現(xiàn)正則化，最后使用了Concat技術(shù)來替代兩個網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果相互疊加的方法，YOLOv4使用了一系列的調(diào)參技巧使得表現(xiàn)SOTA，達到了目標檢測的最佳性能。三、總結(jié)機器學(xué)習(xí)，人工智能等技術(shù)的發(fā)展，已開始逼近乃至超越人腦的表現(xiàn)，但機器系統(tǒng)能夠更加高效的對信息進行歸納，對未知事物進行更加可靠的預(yù)測。機器學(xué)習(xí)最新發(fā)展—CNN，有利于拓展醫(yī)護人員提供醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。透過對不同網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)及分類方法的分析，得知，對同一個腫瘤細胞病理數(shù)據(jù)集區(qū)分得到的結(jié)果準確性與學(xué)習(xí)效率不一致，如病理圖像識別方面：CNN的識別率略高于GAN，但是GAN不僅能訓(xùn)練，還能捕獲真實樣本可能的分布，以及產(chǎn)生所述新數(shù)據(jù)樣本，為了擴展訓(xùn)練集，解決由于臨床病理圖像較少，無法生成海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；在腫瘤細胞的信息處理方面：DBN借助自己特有的模式，比較適合腫瘤細胞病理信息的深入挖掘，一般是隨網(wǎng)絡(luò)層數(shù)增加而增加的，該模型準確率無法一次性得到提升，并帶來了訓(xùn)練時間延長和過擬合問題，經(jīng)多次試驗證明，DRN比較好的解決了以上的問題。通過對每一類卷積網(wǎng)絡(luò)進行比較研究，發(fā)現(xiàn)它們之間存在著不同，研究者可進一步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)，使得診斷更加經(jīng)濟，快捷，精確。所以CNN技術(shù)可視為準確診斷工具，不但可以用作癌癥診斷工具，也有可用于其他診療技術(shù)，如鑒別心腦肌電等、心血管系統(tǒng)建模、研究和生產(chǎn)藥物、對疾病進行預(yù)測等等。但是從以上研究來看，現(xiàn)有的各種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架尚存在如下一些問題：（1）CNN的理論證明與數(shù)學(xué)推導(dǎo)還有所不足，特別地，CNN進行池化時，對于保持圖像進行變形、平移不變性有待深入研究，所以對于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、研究參數(shù)優(yōu)化，建立數(shù)學(xué)模型，應(yīng)該是今后研究的重點；（2）多數(shù)CNN由于訓(xùn)練樣本和計算資源有限，其學(xué)習(xí)率都很低，目前，還不能訓(xùn)練一個相對成熟的卷積模型，為此，研究和開發(fā)了新型層次模型和優(yōu)化并行計算，將是今后CNN大規(guī)模數(shù)據(jù)識別中的一個研究領(lǐng)域；（3）CNN模型特殊構(gòu)造，使之具有穩(wěn)定性，同步性和學(xué)習(xí)率等特點、訓(xùn)練難度等方面出現(xiàn)了問題，訓(xùn)練方法是分別進行交替迭代訓(xùn)練，造成權(quán)重參數(shù)的劇烈振蕩，以實現(xiàn)生成器與判別器的均衡，大量的模型參數(shù)需設(shè)定，模型不易收斂，訓(xùn)練時間太長。怎樣把以上問題處理好，是CNN技術(shù)能否在醫(yī)療領(lǐng)域得到推廣的關(guān)鍵。參考文獻[1]謝銘超.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MRI腦腫瘤圖像分割方法