《基于卷积神经网络肿瘤细胞检测识别研究》5200字（论文）

基于卷积神经网络肿瘤细胞检测识别研究目录TOC\o"1-2"\h\u12150基于卷积神经网络肿瘤细胞检测识别研究 1229一、前言 114279二、卷积神经网络在肿瘤细胞检测识别中的应用 222209（一）卷积神经网络在肿瘤细胞图像目标检测中的应用 38031（二）卷积神经网络的目标检测算法在肿瘤细胞检测中的应用 317299三、总结 520673参考文献 6摘要：卷积神经网络（CNN）是人工智能中最重要的一个分支，它是建立在模拟人脑思考方式上的一种计算机程序，其目的是为了模仿人类大脑的信息加工方式，来分类或者预测事物。CNN具有通用性，具体表现在：自我学习，自适应和联想记忆等，甚至不需要先验背景，就能完成各种各样的工作。近年来，CNN在国内外医学界引起了普遍关注，特别是对肿瘤细胞数字图像进行精准分类自动识别，已取得较大突破，CNN加强了学习，从而积累了经验，使得医生可以为病人提供精准的诊疗方案。该文主要就近年来CNN在肿瘤细胞识别中的应用进展作一概述，详细介绍了卷积神经网络技术在肿瘤细胞检测与识别领域的应用。关键词：卷积神经网络；人工智能；肿瘤细胞；目标检测一、前言恶性肿瘤是当前严重危害人类健康与生命的一类疾病。《柳叶刀》医学期刊刊登的CONCORD-3研究报告指出，2030年全球癌症新发病例有望增至2220万。近几年来，在医疗技术上不断取得突破性进展，癌症死亡率一直维持在逐年降低的水平，这和早期发现癌症意识增强有密切关系。通过及早筛查确诊，将明显提高癌症治愈几率。目前，临床普遍采用活体组织检查和影像学筛查两种检查手段，前者往往要耗费很多时间与经济成本，且影像学检查精度受图像质量，放射科医师的专业知识等因素影响较大，使得病人往往错失了治疗的最佳时机。所以如何有效地把现代科学技术研究成果同医学检查及诊断相结合为病人造福，是研究者急需解决的课题，更是广大医生，患者普遍期待。在当前大数据时代下，随着云计算，并行分析的发展、在硬件优化方面取得了进展，尤其在神经网络问世之后，它较好地解决了很多常规方法在临床中不能解决的难题。神经网络应用于医疗领域、自然语言处理等、在计算机视觉中，智能博弈及其他领域的应用已成为一个前沿热点。特别对于智慧医疗，医学图像计算领域受机器学习与计算机视觉技术发展的影响，神经网络技术已经成功地应用于计算机辅助诊断（ComputerAidedDiagnosis,CAD）中。CAD技术的目的是为了帮助医生在医学图像分析与诊断中提升准确率，还作为肿瘤良恶性的标志或归类。该研究就卷积神经网络基于不同的框架在肿瘤细胞识别中的应用进行了综述。二、卷积神经网络在肿瘤细胞检测识别中的应用其灵感来源于Hubel,Wiesel等人1962年关于猫视觉皮层电生理学研究，1989年，Lecun等人正式提出了反向传播算法应用于神经网络的设想，以及新型深度学习架构CNN。Krizhesky和其他学者从2012年开始采用GPU图形处理单元，在对神经网络AlexNet进行了更深层次的设计后，使CNN的技术逐渐走向完善，现在，CNN在医学图像形态识别，影像质量测评等领域有着更为广阔的应用前景。历经多年发展，已经形成了许多基于CNN结构的变种。以LeNet-5CNN为例，其基本构造包括三种不同的层次，即卷积层、池化层和全连接层见图1。一般训练样本在特征表现上是多样性的，以便对不同映射进行特征提取和计算，卷积层需要设计为由若干卷积核组成的格式。池化层的目的是聚合特征、以降低维度的方式降低运算量，比如，在一个地区内采样处理资料，求出区域的最大值或者平均值，代替区域内的全部资料。池化时存在数据信息丢失的可能性，但是可以使该地区特征信息更具体，模型的泛化能力得到增强，更加利于图像识别。全连接层，用于把上层所有人工神经元的信息完全连接到当前层，产生全局特征信息，常用的输出结果是N维向量，最后交由分类器或者回归方程进行处理。末层是输出层，通常采用归一化指数函数（Sotfmax）和支持向量机（SVM）线性分类器作为分类任务，二者存在完全不同的损失函数。在Softmax线性分类器中，利用损失函数计算相对概率，又叫交叉熵损失。SVM输出超平面，可以对正确样本和错误样本进行精准分类，以及培训期间，使之对样本进行分类，以最优化分类。任湘等用深度卷积神经网络对乳腺癌分子分型进行预测，依据乳腺癌分子分型为LuminalA、LuminalB、HER-2、Basal-like4种。首先，采集原始乳腺癌病灶区域的MRI影像图像，再手工标注乳腺癌病灶信息。利用CNN进行卷积运算，提取特征，对所述网络进行重复训练，得到判别模型。最后利用训练好的模型在乳腺癌分子分型MRI影像测试集上进行了验证，并且对预测效果进行了分析。试验结果表明，利用CNN分析乳腺癌的病理图像，它的工作特征曲线下方区域的最高值达到0.697，预测任务已基本结束。CNN在很多分类任务上都可以获得不错的效果，归结起来就是它的多层高级堆叠，部分连接、权值共享，池化等特性。就医学图像分类而言，一般以CNN为优选。（一）卷积神经网络在肿瘤细胞图像目标检测中的应用陶等人使用卷积神经网络识别精子、红细胞和白细胞，这种方法能够达到非常高的检测精度，但是无法实现对细胞的检测与定位。薛等人提出了一种基于卷积神经网络的细胞检测方法，这种方法可以自动检测显微镜图像中特定类型的细胞或细胞亚基，实验结果表明，这种方法能够达到最高或至少前三名的F1-score，但是无法实现对细胞的定位。张等人提出了一种基于快速区域推荐网络（简称FasterR-CNN）的细胞检测算法，该方法结合了FasterR-CNN和循环扫描算法，能够对细胞图像中重叠部分的细胞进行很好的识别，但是这种方法不能提高小目标细胞的识别精度。Gan等人使用YOLOv3的目标检测算法，通过将预处理的数据按照一定比例分成块，提高血细胞的识别精度，但是对于多类型细胞的分类结果不是很好。NajmeddineDhieb等人通过使用CNN、实例分割、转移学习和MaskR-CNN技术,实现了对血细胞的自动计数，该方法可以很好的识别重叠和褪色的细胞，但是不能很好的识别小目标的细胞。（二）卷积神经网络的目标检测算法在肿瘤细胞检测中的应用传统目标检测要求人工分割图像、特征提取及其他一系列过程，因人为操作失误造成错误在所难免，使检测结果不理想。但从2012年开始，目标检测技术已步入迅速发展阶段，出现了一系列以深度学习为基础的目标检测算法。目标检测算法可大致分为两部分：双阶段目标检测算法及单阶段目标检测。双阶段目标检测算法要求首先生成候选区域，接着，完成了目标探测过程，主要算法包括R-CNN、SPP、FastR-CNN、FasterR-CNN等，单阶段目标检测算法，一次完成目标检测全过程，主要的算法有YOLO和SSD算法。为将图像中的目标分类，同时确定图像中目标位置，为了达到检测图像中目标的目的。RossGirshick和其他人利用特征提取网络获取特征向量，接着利用选择搜索算法（SelectiveSearch），在相应特征向量上产生候选区域，支持向量机（简称SVM）用于分类，利用回归网络获得最终boding-box坐标值。这种基于区域的卷积神经网络（简称R-CNN）需要多阶段的训练，因此速度很慢。KaimingHe等人为了能够自适应的从不同尺度、大小和纵横比的图像的每个候选区域中提取大量特征，提出了空间金字塔池化（简称SPP）的方法。经研究与实验发现，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广的物体检测技术。Girshick等人提出了一种新的方法称为快速基于区域网络（简称FastR-CNN），它的主要目标是克服R-CNN和SPP的局限性。首先整个图像在特征提取网络的作用下生成候选区域，然后在感兴趣区域（简称RoI）池化层作用下进行特征映射，将高阶特征映射到候选区域相对应的位置，接着将整个候选区域的特征转换为固定长度的特征向量，可以消除待检测图像像素大小不一带来的负面影响。FastR-CNN从候选区域中提取特征，然后运用神经网络分类，最后通过全连接层将输出的类标签与边界框一起返回。FastR-CNN的缺点之一是需要较长的时间，这是由于选择搜索算法生成候选区域较慢而导致，为了克服这个缺点Ren等人提出了一种称为FasterR-CNN的新方法。FasterR-CNN提供了一种通过区域推荐网络(简称RPN)生成候选区域更准确和有效的方法，首先输入图像经过卷积层和池化层作用获得特征图，然后将特征图应用于RPN网络，经过特征映射生成候选区域特征图，最后候选区域通过全连接层将输出的类标签和边界框一起返回。Redmon等人提出了一种被称作YOLO的方法。YOLO的方法是将图像分成多个网格单元，然后将分类和定位算法应用到每一个网格单元中，网格中对象相对应的类标签由网格中心的对象表示。YOLO运算速度非常快，产生了较少的背景错误，但是它无法在单个网格中检测到多个对象，也存在多次检测到一个对象的情况。为了检测不同尺度的物体AnguelovD等人提出了单阶段多尺度检测器（简称SSD）算法，它将不同比例的框传递到CNN的不同层，允许每个图层根据比例值预测对象标签。SSD适用于较大的对象，不能为较小的对象生成足够数量的高阶特征。针对现阶段单阶段目标检测算法的缺陷，科学家汲取了双阶段目标检测算法的优越性能对YOLO算法进行了一系列的改进。JosephRedmon等人提出了YOLOv2(也称为YOLO9000)，相对于YOLOv1来说，YOLO9000的识别目标扩展到检测9000种不同的对象，同时YOLO9000还提出了一种新的训练方法，将其称之为联合训练方法，该方法对检测数据集扩充，扩充使用的是分类数据集，这种方法提升了YOLO9000模型的健壮性。为了解决YOLOv2网络训练过程中出现的梯度消失和梯度爆炸的问题，YOLOv2使用了批量归一化处理(简称BN)。为了解决训练集图像和检测图像分辨率不一致给模型带来的负面影响，YOLOv2使用了高分辨率图像训练模型。同时YOLOv2借鉴了双阶段目标检测算法预测坐标偏移值的边框预测方法，通过在YOLOv2中设置先验框，对图像覆盖。JosephRedmon等人提出了YOLOv3，YOLOv3在YOLOv2的基础上进行了一系列的改进，首先YOLOv3引入了特征金字塔（简称FPN）实现多尺度检测，同时YOLOv3使用了更好的基础卷积神经网络darknet-53，之前的YOLO网络使用的是Softmax损失函数，由于Softmax是一个求归一化的过程，因此只能处理单标签的图像，为了对多标签的图像进行目标检测，YOLOv3使用了二分类交叉熵损失(简称BCEloss)。A.Bochkovskiy等人提出了YOLOv4，YOLOv4在YOLOv3的基础上使用了一系列的训练技巧使得YOLOv4的方法更加有效。首先，YOLOv4使用了CutMix实现数据增强，然后使用了Dropblock实现正则化，最后使用了Concat技术来替代两个网络输出结果相互叠加的方法，YOLOv4使用了一系列的调参技巧使得表现SOTA，达到了目标检测的最佳性能。三、总结机器学习，人工智能等技术的发展，已开始逼近乃至超越人脑的表现，但机器系统能够更加高效的对信息进行归纳，对未知事物进行更加可靠的预测。机器学习最新发展—CNN，有利于拓展医护人员提供医疗服务质量。透过对不同网络架构及分类方法的分析，得知，对同一个肿瘤细胞病理数据集区分得到的结果准确性与学习效率不一致，如病理图像识别方面：CNN的识别率略高于GAN，但是GAN不仅能训练，还能捕获真实样本可能的分布，以及产生所述新数据样本，为了扩展训练集，解决由于临床病理图像较少，无法生成海量训练数据集；在肿瘤细胞的信息处理方面：DBN借助自己特有的模式，比较适合肿瘤细胞病理信息的深入挖掘，一般是随网络层数增加而增加的，该模型准确率无法一次性得到提升，并带来了训练时间延长和过拟合问题，经多次试验证明，DRN比较好的解决了以上的问题。通过对每一类卷积网络进行比较研究，发现它们之间存在着不同，研究者可进一步优化网络，使得诊断更加经济，快捷，精确。所以CNN技术可视为准确诊断工具，不但可以用作癌症诊断工具，也有可用于其他诊疗技术，如鉴别心脑肌电等、心血管系统建模、研究和生产药物、对疾病进行预测等等。但是从以上研究来看，现有的各种卷积神经网络框架尚存在如下一些问题：（1）CNN的理论证明与数学推导还有所不足，特别地，CNN进行池化时，对于保持图像进行变形、平移不变性有待深入研究，所以对于网络结构、研究参数优化，建立数学模型，应该是今后研究的重点；（2）多数CNN由于训练样本和计算资源有限，其学习率都很低，目前，还不能训练一个相对成熟的卷积模型，为此，研究和开发了新型层次模型和优化并行计算，将是今后CNN大规模数据识别中的一个研究领域；（3）CNN模型特殊构造，使之具有稳定性，同步性和学习率等特点、训练难度等方面出现了问题，训练方法是分别进行交替迭代训练，造成权重参数的剧烈振荡，以实现生成器与判别器的均衡，大量的模型参数需设定，模型不易收敛，训练时间太长。怎样把以上问题处理好，是CNN技术能否在医疗领域得到推广的关键。参考文献[1]谢铭超.基于卷积神经网络的MRI脑肿瘤图像分割方法