[基于卷积神经网络的结直肠癌鉴定研究进展]
Xingliang Pan1,2, Ke Tong1,2, Chengdong Yan1,2
1The School of Automation and Information Engineering, Sichuan University of Science and Engineering, Zigong, Sichuan 643000, P. R. China.
概括
卷积神经网络 (CNN) 在改善结直肠癌 (CRC) 诊断方面显示出很大的前景. 这些先进的算法提高了CRC分类和细分的准确性和效率,可能降低医疗保健成本.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 结肠直肠癌 (CRC) 是一个重大的全球健康威胁.
- 由于瘤边界模糊,准确识别CRC具有挑战性.
- 卷积神经网络 (CNN) 越来越多地用于医学图像分析.
研究的目的:
- 为突出CNN在临床结直肠癌诊断中的关键需求.
- 审查关于CNN在CRC分类和细分中的应用的当前研究.
- 讨论优化CNN在这个领域的表现的方法.
主要方法:
- 对结直肠癌CNN现有文献的综述.
- 对CNN架构及其对CRC任务的修改进行分析.
- 对CNN模型的性能优化策略的探索.
主要成果:
- 在自动化CRC分类和细分方面,CNN具有显著的潜力.
- 为了提高准确性,已经开发了各种CNN模型和优化技术.
- 在基于CNN的CRC分析中确定了挑战和未来的研究方向.
结论:
- 结直肠癌 (CNN) 是推动结直肠癌临床诊断的重要工具.
- 进一步开发和应用CNN可以提高诊断效率并降低成本.
- 需要继续进行研究,以克服当前的挑战,并实现CNN在CRC检测中的全部潜力.
