AI漫谈:人工神经网络及其医疗应用

人工神经网络是基于数学模型的计算范式,从信息处理角度对人脑神经元网络进行模拟抽象。人工神经网络简称神经网络或类神经网络,由一系列相互连接的、并行操作的处理元素或神经元所构成,因此,也被称为连接系统、并行分布式系统或自适应系统。每个神经元代表一种特定的输出函数,称为激活函数。每两个节点之间的连接代表对通过该连接信号的加权值,称为权重,这相当于人工神经网络的记忆。

人工神经网络的初始目标是在实现认知过程中,用于理解和塑造大脑的功能特性和计算属性。这些认知过程包括感官认知、概念分类、概念关联和学习过程。

1.人工神经元模型

一个通用的人工神经网络也即是一个计算系统,是由大量处理单元经广泛互连二组成的人工网络。这些处理单元被称为神经元,在受到外部刺激时,神经元能够处理相关信息。人工神经网络可以视为以人工神经元为节点,用有向加权弧线连接起来的有向网络图。在神经网络中,人工神经元就是对生物神经元的模拟,而有向弧线则是对轴突、突触、树突对的模拟。有向弧线的权重表示相互连接的人工神经元之间相互作用的强弱。

图1.单一神经元的基本模型

人工神经元接收到的信息输入描述为一个输入向量A=(a1,a2,…an),其中ai代表第i次输入的信号(参见图1)。而每一个神经元的连接对都关联一个权重值。最终第j个神经元连接的权重形成一个权重向量Wj=(w1j,w2j,…wnj),其中权重值wij代表神经元ai和神经元aj之间连接的权重值。

2.人工神经网络实现模式

人工神经网络可以由两种不同模式来实现,学习型(或训练型)和测试型。其中,学习型神经网络中,需要有一套训练数据提交给网络。在训练过程开始阶段,神经网络会猜测每一个训练数据的输出结果。随着训练的持续进行,神经网络不断进行内部修正,直到输出满意结果,并且稳定运行。学习是一种自适应过程,在该过程中,所有互相连接神经元关联的权重会不断调整,目的是为所有可观测的信号刺激确定最可能的运行模式。神经元网络学习有两种方式:监督式学习、非监督式学习。

(1)监督式学习

神经网络利用一套输入-输出对进行训练。其目的是教会网络从给定的信息输入中识别出目标输出。针对训练集合中每一个样例数据,网络接收一个输入,产生一个实际输出。每一次训练后,网络比对实际输出和目标输出,通过微调相关权重值来纠正输出差异,直到实际输出结果与目标结果足够相近,或者网络已经无法再改进其输出结果。

(2)无监督式学习

有别于监督式学习,无监督式学习在学习时并不了解其分类结果是否正确,也就是说,没有受到监督式增强。对无监督式学习网络提供输入数据,网络自动从输入数据中识别出潜在模式、规则。当学习完毕并经过测试后,这些模式规则可以应用到新的应用案例上。在人工神经网络中,生成对抗网络(GAN)、自组织映射(SOM)和适应性共振理论(ART)时最常用的无监督式学习。

在上述两种学习方式中,一旦网络达到所需性能,学习过程就结束,相关权重值就冻结。网络的最终状态会被保留,并用于分类新的、以往没有见过的信息输入。在测试阶段,网络接收一个输入信号,处理输入信号,并生成一个输出结果。如果网络已经正确学习,网络就能够进行推断,其实际输出结果应该和学习阶段相同的输入生成的输出结果一样良好。

3.人工神经网络结构

图2.多层前馈网络

典型的神经网络由不同的层构成。在层式网络中,每层都是一个神经元的队列。信息以输入-输出方式流经每个神经元。也就是说,每个神经元接收到输入信号,处理信号后,向临近层中的连接神经元传递一个输出信号。该网络的一个常见示例是多层感知机(MLP,参见图2)。MLP网络一般有三类神经元构成,其中一类是隐藏层,隐藏层的数量没有限制。输入层的唯一任务是接收外部刺激信号,并传递给下一层。隐藏层接收到输入神经元发送的输入信号及其权重合计值,通过激活函数来处理这些权重值。处理信息继续向前传送,直到神经网络生成输出结果。

4.人工神经网络医疗应用

人工神经网络非常适合于处理那些人类擅长解决的问题,就像预测和模式识别。在医疗领域,神经网络已经应用于临床诊断、医疗影像分析和判读、信号分析和判断,以及药品研发。

(1)临床诊断

用例1:利用人工神经网络进行子宫颈涂片筛查,力图早期发现子宫颈癌前变化。

用例2:利用人工神经网络,基于心电图指标,精准筛查急性心肌梗塞,用以降低误诊率。

用例3:利用熵最大化网络(EMN)预测乳腺癌患者的癌细胞转移情况。

用例4:利用人工神经网络进行肝癌早期预后分析,形成可靠的临床决策支持工具。

用例5:利用人工神经网络进行冠状动脉疾病的预测。

用例6:利用多层前馈网络以及反向传播学习算法进行脑部疾病的鉴别诊断。

(2)医疗影像分析和判读

用例1:利用细胞神经网络来改进脑部CT的分辨率,以及改进乳房X光片微钙化点探查的全局频率校正。

用例2:利用人工神经网络拆分和分类脑部正常和病理的多光谱MRI图像。

用例3:利用人工神经网络,针对MRI图像和肿瘤标志,确定结直肠癌症的最优诊断策略。

用例4:利用人工神经网络从显微镜涂片中自动筛选血细胞分类。

(3)信号分析和判读

用例1:利用多层感知机来区分患有Huntington病、帕金森症和神经分裂症患者由关联性负变诱发的响应波形。

用例2:利用基于知识的人工神经网络,对乳房组织的正常和癌变核磁共振波谱进行分类。

用例3:利用人工神经网络分析患者监测的心电图信号。

(4)药物研制

用例1:利用人工神经网络从一种新药的活性模式中预测其作用机理。

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