基于深度学习的医学影像大数据 分析

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1、基于深度学习的医学影像大数据分析ZhaoDiComputerNetworkInformationCenterChineseAcademyofSciences2016年图形处理器技术大会北京国际饭店会议中心，2016年9月13日关于我关于我：博士毕业论文细胞间的热传导；采用微分方程模型，全文上千公式；关于我：哥伦比亚大学工作关于我：哥伦比亚大学生物医学信息中心生物医学信息分析；采用贝叶斯模型；关于我：OSU脑科学中心关于我：OSU脑科学中心MRI成像与图像分析的训练，西门子公司；采用贝叶斯模型；导师：MarkA.Pitt教授，JayMyung教授，Zhong-LinL

2、u教授，认知科学基于深度学习的医学图像分析•医学影像技术提供了新的契机描述人体组织解剖结构信息PETSPECT描述人体组织代谢信息基于卷积神经网络的医学图像分析基于深度神经网络的医学图像分析Hinton于2006年提出，与GPU计算结合，使得大规模的数据学习和多层网络训练成为可能。深度学习中的主要网络：（1）自编码机AutoEncoder（2）稀疏编码SparseCoding（3）限制性玻尔兹曼机RBM（4）深度置信网络DeepBeliefNetwork（5）深度卷积神经网络深度学习——疾病的分类•脑：脑血管病，神经退行性疾病（阿尔茨海默病，帕金森病，癫痫），精神疾病（抑郁症，精

3、神分裂症），脑瘤•胸：心脏疾病，肺结节/肺癌，乳腺结节/乳腺癌•颈：颈动脉检测，甲状腺癌•眼：糖尿病眼病•皮肤：皮肤癌•腹部：胃癌•男性骨盆：前列腺癌•女性骨盆：子宫颈癌•耳•鼻•背•四肢•臀•腰阿尔茨海默病（Alzheimer'sdisease）阿尔茨海默病阿尔茨海默病（Alzheimer‘s（Alzheimer‘sdiseasedisease）是一）种起病隐匿的进行性发展的神经系统退行是一种起病隐匿的进行性发展的神经A性疾病。系统退行性疾病阿尔茨海默病导致脑神经细胞死。阿尔茨海默病导致脑神经细胞死亡，脑组织缺失。如左亡，脑组织缺失。如左图所示，阿尔茨海图所示，阿尔茨海默病将导

4、致严重默病将导致严重的脑萎缩；的脑萎缩临床上以记忆障碍、失语、失用、失临床上以记忆障碍、失语、失用、失认、B认、视空间技能损害、执行功能障碍视空间技能损害以及人格和行为改变等全面性痴呆表、执行功能障碍以及人格和行为改变等全面性痴呆表现为特征现为特征，病因迄今未明。，病因迄今未明；阿尔茨海默病尚未找到有效的治疗手段，C临床上”早期发现，早期干预”，对于减轻病人脑部损害有非常重要的意义。ClassificationofAlzheimer’sDiseaseStructuralMRIDatabyDeepLearningConvolutionalNeuralNetworksInthispa

5、per,weusedconvolutionalneuralnetworktoclassifyAlzheimer’sbrainfromnormalhealthybrain.Theimportanceofclassifyingthiskindofmedicaldataistopotentiallydevelopapredictmodelorsysteminordertorecognizethetypediseasefromnormalsubjectsortoestimatethestageofthedisease.UsingConvolutionalNeuralNetwork(CNN

6、)andthefamousarchitectureLeNet-5,wesuccessfullyclassifiedstructuralMRIdataofAlzheimer’ssubjectsfromnormalcontrolswheretheaccuracyoftestdataontraineddatareached98.84%.SamanSarraf,GhassemTofighi,ClassificationofAlzheimer'sDiseaseStructuralMRIDatabyDeepLearningConvolutionalNeuralNetworks,http://

7、arxiv.org/abs/1607.06583ClassificationofAlzheimer’sDiseaseUsingfMRIDataandDeepLearningConvolutionalNeuralNetworksInthispaper,weusedconvolutionalneuralnetworktoclassifyAlzheimer’sbrainfromnormalhealthybrain.ofclinicaldatasuchasAlzheimer’sdisea