远程医疗中的人工智能：脑中风检测的高效深度学习方法

# 远程医疗中的人工智能：脑中风检测的高效深度学习方法 ## 1. 引言 在远程医疗领域，人工智能正发挥着越来越重要的作用。通过结合 SoftMax 分类器和随机梯度优化器，整个系统能够协同工作，为脑中风检测等医疗应用提供支持。接下来，我们将详细探讨相关的材料与方法、实验结果等内容。 ## 2. 材料与方法 ### 2.1 深度学习在医疗领域的应用与局限 过去二十年，深度学习方法在医学图像分析、语言处理、语音识别等领域得到了广泛应用，但也存在一些缺点。不同人的数据集存在差异，专家对这些差异的认知也因知识水平而异，这可能导致观察者之间和内部的误差。不过，深度学习网络能够捕捉图像的各种隐藏特征，有效分析这些特征，并为医生提供精确的结果。通常，深度网络有更多的层，可以快速减少反向传播误差，从而精确检测各种特征，确保不会遗漏重要特征。在医疗应用中，大数据分析通常由图形处理单元（GPU）处理。 ### 2.2 中风的类型 中风是一种医疗紧急情况，会中断或破坏大脑的血液供应。主要有以下几种类型： - **缺血性中风**：最为常见，由血块阻塞大脑血液供应引起。症状因受影响的大脑区域而异，包括突然的腿部、手臂或面部麻木（通常在单一部位）、沟通和理解障碍、行走不平衡、头晕或缺乏协调，以及视力障碍（如失明和复视）。 - **出血性中风**：细胞出血会损害附近的细胞，每年约占所有中风的 10% - 20%。在英国、美国和澳大利亚等国家，出血性中风病例占 8% - 15%，而在日本和韩国则为 18% - 24%。低收入和中等收入国家以及亚洲人群的发病率较高，男性发病率随年龄增长而增加。其原因包括动脉瘤、异常血管、可卡因使用、出血性疾病、损伤和高血压等。症状通常在数分钟到数小时内逐渐加重，但蛛网膜下腔出血发病突然，常见症状包括视力问题、昏厥、对光敏感、怪异感和剧烈头痛。 - **脑干中风**：会损害脑干，导致患者“锁定”，无法说话或颈部以下无法移动。 ### 2.3 中风检测的混合方法 提出的方法融合了 SPP、VGG16 和 NiN 架构。 - **VGG16**：由 Karen Simonyan 和 Andrew Zisserman 提出，VGG 代表牛津大学的视觉几何组。该模型在 2014 年 ILSVRC 竞赛中获得第二名，性能达到 92.7%。它从较小的卷积滤波器尺寸（3×3）开始，适用于更大规模的图像。每个 VGG 块由一系列卷积层和一个最大池化层组成，内核大小均匀分布（3×3），输出填充大小固定为 1。后续块通过 2×2 最大池化层，步长为 2 进行下采样。VGG16 包含 16 个可调参数（13 个卷积层和 3 个全连接层）以及 5 个最大池化层，滤波器数量从 64 开始翻倍，最终减少到 512。该模型分为两个全连接隐藏层，每层有 4096 个神经元，输出层基于 ImageNet 数据集包含 1000 个神经元。 - **NiN**：即多层感知机卷积（mlpconv）层，是一系列微网络的集合，基于多层感知机范式。与传统的线性卷积层不同，NiN 层通过多层感知机堆栈编码非线性属性，实现最大程度的抽象。为了计算“mlpconv”子层的激活，使用了参数化修正线性单元（PRelu）函数： - \(f_{i,j,1}=\max(0, w_{i,j,1}^T x_{i,j} + b_{i,j,1}) + \alpha_{i,j,1} \max(0, w_{i,j,1}^T x_{i,j} + b_{i,j,1})\) - \(f_{i,j,n}=\max(0, w_{i,j,n}^T f_{i,j,n - 1} + b_{i,j,n}) + \alpha_{i,j,n} \max(0, w_{i,j,n}^T f_{i,j,n - 1} + b_{i,j,n})\) 其中，\(n\) 表示微网络“mlpconv”中的层数，\(x_{i,j}\) 表示以 (i, j) 为中心的特征块，\(w\) 和 \(b\) 分别表示不同子层的权重和偏置。PRelu 函数自适应学习参数，减少模型过拟合的可能性。最后一层使用 Softmax 分类器进行分类激活，损失函数为分类交叉熵，使用随机梯度下降优化器进行训练。 ### 2.4 初始化和超参数设置 提出的模型结合了 VGG 网络、SPP 层和 NiN 模型。VGG 网络模型得分 92.75%，通过迁移学习冻结训练好的 VGG 网络的卷积层，对全连接层进行微调。以下是使用的超参数及其值： | 超参数 | 值 | | ---- | ---- | | 批量大小 | 8 | | 初始学习率 | 0.01 | | 动量 | 0.9 | | 最小学习率 | 0.0001 | | 轮数 | 50 | 学习率主要用于使学习自适应并避免过拟合。如果验证损失在连续五次迭代中不收敛，则将学习率降低 0.1 倍。 ### 2.5 图像处理与远程医疗 借助电信和电子信息技术，远程医疗可以为患者和专业人员提供远程临床治疗、培训和教育。目前，大多数远程医疗应用基于两种基本技术： - **存储与转发**：将数字照片从一个位置传输到另一个位置。 - **实时传输**：使用数码相机拍摄照片，存储在计算机上，然后传输到其他地方。适用于非紧急情况，诊断或咨询可在 24 - 48 小时内完成，如远程放射学、远程皮肤病学和远程病理学。X 射线、CT 和 MRI 等成像程序有助于诊断多种疾病。互联网的发展促进了大量数据的传输，远程医疗服务（如远程咨询和远程手术）以及在患者、医生和扫描中心之间传输医疗图片的需求尤为重要。为保护患者个人医疗数据的隐私，这些照片必须通过安全的通信渠道传输。计算机辅助诊断（CAD）使数字图像处理成为从医学图像中识别常见疾病（如癌症）的强大标准。 ### 2.6 数据集描述 使用 Kaggle 数据集进行网络训练，实验选取了 5720 张 MRI 图像，其中 1745 张为缺血性中风，1950 张为出血性中风，其余 2025 张为无中风。通过监督学习对不同类型的脑中风进行分类，仅考虑标记图像。未来将通过无监督学习技术扩展到未标记的数据集。数据分布如下表所示： | 类别 | 数据集名称 | 图像数量 | 训练 | 测试 | | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | | 缺血性 | Dataset - 1 | 1745 | 1309 | 436 | | 出血性 | Dataset - 2 | 1950 | 1463 | 487 | | 无中风 | Dataset - 3 | 2025 | 1519 | 506 | | 总计 | - | 5720 | 4291 | 1429 | ### 2.7 性能参数 使用准确率