基于深度学习的心血管图像诊断一个很有前途
摘要
人工智能(AI)正在成为医学中的一个重要概念，导致了医学诊断的重要工具的迅速出现。目前，深度学习(DL)作为计算机视觉领域中一种重要的机器学习工具，正被广泛应用于医学成像领域。此外，据医学文献报道，DL已被广泛应用于医学相关研究。然而，DL在临床诊断中的实际应用相对较小，是一个可能面临一些挑战的新领域。如何有效地进行医学图像分析是疾病诊断领域的一个主要问题，需要开发进一步的诊断方法。在这个阶段，DL可以被视为一个需要了解其内部工作原理的黑盒子，因此提出了一些关键的技术挑战，需要进一步的方法发展。然后，通过适当的诊断，可以进行术前计算机模拟计划，以使用适当的手术干预技术。本文提出了关于心血管疾病(CVD)诊断的重要问题，使用这种强大的，但尚未被充分理解的技术。它讨论了在CVD诊断中人工智能与DL的范式转变所带来的问题，为潜在的问题提供了可能的解决方案，并展望了相关机器智能应用的未来。所讨论的问题分为DL与CVD图像分类、分割和检测相关的模块化方面。对这些问题的管理有一个正确的看法，是在现代医学科学中成功实施DL技术的关键。
1.介绍
机器学习[1]是人工智能(AI)的一个分支，它专注于如何利用经验和改进计算能力，以提高计算机系统本身的性能。机器学习是计算机软件被开发出来进行大数据模式识别的过程，它能够不断地学习和基于数据进行预测，然后在不经过专门编程的情况下做出调整。通过这种方式，机器学习有效地自动化了构建分析模型的过程，从而使机器能够独立地适应新的场景。通过使用基于经验的知识，可以开发出机器学习算法，以了解更详细和精确的疾病诊断和预测疾病风险。它放弃了对机器的人工知识输入，而是依赖于机器在算法本身上寻找输入数据中的模式。(请参见附录中的表A.1)。
深度学习(DL)是机器学习研究中的一个新领域。其动机是建立和模拟一个神经网络人脑分析和学习，模拟了人脑解释数据[2]的机制。请注意，DL将原始数据作为算法的输入，将原始数据逐层抽象为其自己的任务所需的最终特征表示，并以特征到任务目标的映射结束。整个过程不受任何人为操纵。许多使用DL的研究结果类似于对大脑认知原理的研究，特别是对视觉原理[3,4]的研究。神经网络的原理是受到人类大脑的生理结构的启发，它使用神经元和突触作为[5]的构建模块。具有深度网络结构的人工神经网络是最早的DL模型[6]。在某种程度上，DL涉及学习在人类大脑中编码的算法，以使学习和知识发展，以开发更智能的神经网络模型。所以现在，随着计算机技术和人脑技术的快速发展神经元研究，多层感知器模型[7]已被提出，反向传播神经网络模型[8]，卷积神经网络(CNN)模型[9]，深度信念网络(DBN)模型[10]等经典模型。这些研究成果极大地促进了DL算法架构的发展，为其在各个医学领域的大规模应用铺平了道路。
2.基于dl的临床决策研究
DL模型在医学上的有效性已经导致了一个该技术在各个医学领域的数据挖掘和分析浪潮，也引起了医学图像分析领域的
