鄭富豪

摘要：醫(yī)學(xué)檔案圖像在醫(yī)療實(shí)踐中扮演著至關(guān)重要的角色，是醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療決策的重要依據(jù)。對(duì)醫(yī)學(xué)檔案圖像識(shí)別與分析現(xiàn)狀進(jìn)行了一定論述，在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探討了深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)檔案圖像識(shí)別與分析中的具體應(yīng)用，并結(jié)合深度學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，分析了其在應(yīng)用過(guò)程中存在的挑戰(zhàn)，提出了具有針對(duì)性的解決方案，有助于促進(jìn)深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)檔案圖像識(shí)別與分析中應(yīng)用的不斷深入，進(jìn)而推動(dòng)醫(yī)療水平的不斷提高。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；醫(yī)學(xué)檔案；圖像識(shí)別

一、前言

近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的迅速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸受到廣泛關(guān)注。醫(yī)學(xué)檔案圖像作為醫(yī)療實(shí)踐中不可或缺的一部分，其分析與識(shí)別對(duì)于疾病診斷、治療規(guī)劃以及臨床研究具有關(guān)鍵作用。然而，傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)檔案圖像識(shí)別與分析方法在處理多樣性的圖像數(shù)據(jù)時(shí)存在許多限制，如人工特征提取的局限性、主觀性判定等。而深度學(xué)習(xí)技術(shù)以其優(yōu)越的自動(dòng)學(xué)習(xí)能力和模式識(shí)別能力，為醫(yī)學(xué)檔案圖像的識(shí)別與分析提供了全新的解決方案。

二、醫(yī)學(xué)檔案圖像識(shí)別與分析現(xiàn)狀

（一）醫(yī)學(xué)圖像種類(lèi)及其應(yīng)用

在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，各種類(lèi)型的醫(yī)學(xué)圖像在疾病診斷、治療規(guī)劃以及臨床研究中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。這些醫(yī)學(xué)圖像包括但不限于X射線影像、計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT）、磁共振成像（MRI）、超聲成像、病理切片圖像等。X射線影像常用于骨折和肺部疾病的診斷，CT和MRI則廣泛應(yīng)用于內(nèi)臟器官的斷層成像，超聲成像用于產(chǎn)科和心血管疾病領(lǐng)域。同時(shí)，病理切片圖像對(duì)于癌癥等疾病的診斷和分級(jí)也具有重要意義。不同類(lèi)型的醫(yī)學(xué)圖像提供了不同層次和角度的疾病信息，在醫(yī)學(xué)檔案圖像識(shí)別與分析中的應(yīng)用是多樣而廣泛的。

醫(yī)學(xué)圖像在診斷和治療過(guò)程中扮演著不可或缺的角色。通過(guò)分析圖像，醫(yī)生可以非常精準(zhǔn)地定位患者的問(wèn)題區(qū)域，確診疾病并制定相應(yīng)的治療方案。例如，通過(guò)對(duì)CT掃描圖像的分析，醫(yī)生可以獲取器官的三維結(jié)構(gòu)信息，用于診斷腫瘤、心血管疾病等。在病理學(xué)中，通過(guò)對(duì)病理切片圖像的細(xì)致分析，可以了解組織和細(xì)胞的微觀結(jié)構(gòu)，從而輔助癌癥的診斷和分期[1]。

（二）傳統(tǒng)方法的局限性與需求

傳統(tǒng)方法通?；谑止ぴO(shè)計(jì)的特征提取和分類(lèi)算法，這在復(fù)雜多變的醫(yī)學(xué)圖像中面臨挑戰(zhàn)。

首先，不同類(lèi)型的醫(yī)學(xué)圖像具有多樣的特征，手工設(shè)計(jì)的特征提取方法往往難以涵蓋所有變化情況，導(dǎo)致分類(lèi)器性能不穩(wěn)定。其次，醫(yī)學(xué)圖像的噪聲、變形和光照等干擾因素也會(huì)影響傳統(tǒng)方法的效果，需要大量的預(yù)處理工作來(lái)應(yīng)對(duì)這些問(wèn)題，增加了流程的復(fù)雜性。同時(shí)，由于醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)量龐大且復(fù)雜，手工標(biāo)注耗時(shí)且容易出錯(cuò)，限制了傳統(tǒng)方法的可擴(kuò)展性和實(shí)用性。最后，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)τ谠\斷和分析的精準(zhǔn)性要求極高，傳統(tǒng)方法在處理大量數(shù)據(jù)和復(fù)雜模式時(shí)往往表現(xiàn)不盡如人意，容易產(chǎn)生假陽(yáng)性或假陰性的結(jié)果。特別是在需要進(jìn)行疾病早期檢測(cè)或微小病灶定位的情況下，傳統(tǒng)方法的限制更加明顯。醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的知識(shí)在不斷更新，傳統(tǒng)方法往往無(wú)法有效地捕捉新的醫(yī)學(xué)見(jiàn)解和診斷標(biāo)準(zhǔn)，難以跟上醫(yī)學(xué)研究的發(fā)展步伐[2]。

三、深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)檔案圖像識(shí)別與分析中的具體應(yīng)用

（一）影像診斷

1.X射線、CT、MRI等影像的自動(dòng)識(shí)別

傳統(tǒng)上，醫(yī)生需要仔細(xì)觀察并分析這些影像，以便確定疾病類(lèi)型、定位異常區(qū)域等，這一過(guò)程往往耗時(shí)且受到醫(yī)生個(gè)體經(jīng)驗(yàn)的影響。深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像診斷中的應(yīng)用，能夠大幅提高影像識(shí)別的自動(dòng)化程度和精度。

深度學(xué)習(xí)模型通過(guò)在大量影像數(shù)據(jù)上的訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到不同疾病和正常組織的特征表示，從而能夠自動(dòng)對(duì)X射線、CT、MRI等影像進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別。例如，針對(duì)肺部CT影像，深度學(xué)習(xí)模型可以準(zhǔn)確地檢測(cè)出腫瘤或其他異常結(jié)構(gòu)，幫助醫(yī)生及早發(fā)現(xiàn)潛在疾病。在MRI影像中，深度學(xué)習(xí)模型能夠輔助診斷多種神經(jīng)系統(tǒng)疾病，如腦部腫瘤、中風(fēng)等。

深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)勢(shì)在于其能夠捕捉到影像中微小的特征和模式，有時(shí)甚至超越了人眼的辨識(shí)能力。深度學(xué)習(xí)模型在不同數(shù)據(jù)類(lèi)型上的泛化能力較強(qiáng)，一些模型甚至可以同時(shí)處理多種類(lèi)型的醫(yī)學(xué)影像，使得深度學(xué)習(xí)在疾病早期檢測(cè)、快速篩查以及影像解讀方面具有廣泛的應(yīng)用潛力。

2.疾病早期檢測(cè)與分類(lèi)

早期疾病的及時(shí)發(fā)現(xiàn)對(duì)于治療和康復(fù)的成功至關(guān)重要，而深度學(xué)習(xí)的高度敏感性和準(zhǔn)確性使其成為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的有力工具。通過(guò)對(duì)大量影像數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)模型能夠捕捉到微小的疾病特征，甚至是人眼難以察覺(jué)的細(xì)微變化。

在疾病早期檢測(cè)方面，深度學(xué)習(xí)模型能夠在醫(yī)學(xué)影像中識(shí)別出微小的異常信號(hào)，如微小腫瘤、血管病變等，有助于及早發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題。例如，對(duì)于乳腺X射線照片，深度學(xué)習(xí)模型能夠識(shí)別出微小的鈣化斑塊，這是乳腺癌的早期標(biāo)志之一。類(lèi)似的，針對(duì)眼底圖像，深度學(xué)習(xí)可以發(fā)現(xiàn)微小的病變跡象，如黃斑變性等。此外，深度學(xué)習(xí)模型還能夠?qū)膊∵M(jìn)行準(zhǔn)確分類(lèi)。在醫(yī)學(xué)影像中，不同類(lèi)型的疾病可能表現(xiàn)出相似的病變模式，給醫(yī)生的診斷帶來(lái)了挑戰(zhàn)。深度學(xué)習(xí)模型通過(guò)在多種疾病之間學(xué)習(xí)差異和共性，能夠輔助醫(yī)生將影像分門(mén)別類(lèi)，從而為疾病的分類(lèi)提供更可靠的依據(jù)[3]。

（二）病理學(xué)圖像分析

1.細(xì)胞分割與異常檢測(cè)

傳統(tǒng)的病理圖像分析通常需要醫(yī)生手動(dòng)標(biāo)注細(xì)胞邊界和異常區(qū)域，這一過(guò)程耗時(shí)且容易受到主觀因素的影響。深度學(xué)習(xí)方法的引入為細(xì)胞分割和異常檢測(cè)帶來(lái)了新的希望。

首先，深度學(xué)習(xí)模型，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠通過(guò)學(xué)習(xí)圖像中的特征來(lái)自動(dòng)進(jìn)行細(xì)胞分割和異常區(qū)域檢測(cè)。通過(guò)對(duì)大量標(biāo)注好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)模型可以學(xué)會(huì)從病理圖像中提取關(guān)鍵特征，幫助準(zhǔn)確地分割出細(xì)胞邊界。在細(xì)胞分割方面，深度學(xué)習(xí)方法能夠更好地應(yīng)對(duì)細(xì)胞形態(tài)的多樣性和圖像中的噪聲，從而提高分割的精度和魯棒性。其次，深度學(xué)習(xí)也在異常檢測(cè)中表現(xiàn)出色。通過(guò)訓(xùn)練模型識(shí)別正常細(xì)胞和異常細(xì)胞的模式，深度學(xué)習(xí)方法能夠自動(dòng)地檢測(cè)出潛在的病變區(qū)域。這對(duì)于癌癥早期診斷至關(guān)重要，因?yàn)橛袝r(shí)異常細(xì)胞可能非常微小且難以察覺(jué)。深度學(xué)習(xí)模型的高靈敏度和準(zhǔn)確性使得模型能夠捕捉到這些微小的變化，有助于提高早期癌癥的檢測(cè)率[4]。

2.病理判讀輔助

病理判讀是醫(yī)學(xué)中的一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)，涉及對(duì)病理切片圖像的仔細(xì)觀察和分析，以診斷疾病、確定病變類(lèi)型及分級(jí)。然而，病理判讀的過(guò)程往往繁瑣且耗時(shí)，且受醫(yī)生個(gè)體經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷的影響。深度學(xué)習(xí)在病理判讀中的應(yīng)用為醫(yī)生提供了強(qiáng)有力的輔助工具，有助于提高判讀的準(zhǔn)確性和效率。

深度學(xué)習(xí)模型能夠通過(guò)學(xué)習(xí)大量病理切片圖像，從中提取出關(guān)鍵特征并建立起疾病與圖像特征之間的關(guān)聯(lián)，使得深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)對(duì)病理圖像進(jìn)行分類(lèi)和分級(jí)，從而輔助醫(yī)生做出更準(zhǔn)確的診斷和判讀。例如，在癌癥診斷中，深度學(xué)習(xí)模型可以分析病理圖像中的細(xì)胞結(jié)構(gòu)和組織形態(tài)，判斷病變是否惡性，同時(shí)提供分級(jí)信息，有助于醫(yī)生確定最佳治療方案。

深度學(xué)習(xí)在病理判讀輔助中的優(yōu)勢(shì)還在于，它能夠從大規(guī)模的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到更全面的疾病特征，甚至捕捉到人眼難以察覺(jué)的微小變化，對(duì)于某些疾病的早期檢測(cè)尤為關(guān)鍵。早期病變往往具有微弱的病理特征，需要高度敏感的分析。深度學(xué)習(xí)模型的強(qiáng)大特征提取能力使得它能夠在病理判讀中發(fā)揮重要作用，從而提高了醫(yī)生的診斷水平[5]。

（三）醫(yī)學(xué)文本和報(bào)告分析

1.醫(yī)學(xué)文本信息提取與實(shí)體識(shí)別

醫(yī)學(xué)文本包括病歷記錄、臨床報(bào)告、科研文獻(xiàn)等，包含了大量的臨床信息和醫(yī)學(xué)知識(shí)。然而，醫(yī)學(xué)文本的數(shù)量龐大且復(fù)雜，傳統(tǒng)的人工方法往往耗時(shí)且容易出現(xiàn)誤差。深度學(xué)習(xí)技術(shù)通過(guò)自動(dòng)學(xué)習(xí)文本中的語(yǔ)義信息，可以識(shí)別并提取出醫(yī)學(xué)文本中的實(shí)體，如疾病、藥物、癥狀等，從而為醫(yī)生和研究人員提供有價(jià)值的信息。

在醫(yī)學(xué)文本信息提取與實(shí)體識(shí)別中，深度學(xué)習(xí)模型，尤其是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和變換器（Transformer）等模型已經(jīng)被廣泛應(yīng)用。這些模型可以自動(dòng)學(xué)習(xí)文本的上下文信息，從而識(shí)別出文本中的實(shí)體。例如，在臨床報(bào)告中，深度學(xué)習(xí)模型可以自動(dòng)識(shí)別出患者的病癥、檢查結(jié)果和治療方案等關(guān)鍵信息，從而幫助醫(yī)生更快速地獲取必要信息。在科研文獻(xiàn)中，深度學(xué)習(xí)模型可以自動(dòng)提取出藥物的名稱、疾病的描述等信息，從而加速醫(yī)學(xué)研究和文獻(xiàn)檢索的過(guò)程。

2.病歷數(shù)據(jù)的自動(dòng)化處理和分析

病歷數(shù)據(jù)包括患者的基本信息、病史、診斷結(jié)果、治療方案等，是醫(yī)學(xué)信息的重要載體。然而，病歷數(shù)據(jù)通常存在大量的非結(jié)構(gòu)化文本，手工處理和分析困難且耗時(shí)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)通過(guò)文本分析和信息提取，可以自動(dòng)將病歷數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的信息，從而為醫(yī)生和研究人員提供更準(zhǔn)確和有用的數(shù)據(jù)。

在病歷數(shù)據(jù)的自動(dòng)化處理和分析中，深度學(xué)習(xí)模型，特別是序列模型和變換器（Transformer）等已被廣泛應(yīng)用。這些模型可以學(xué)習(xí)文本的語(yǔ)義信息和關(guān)聯(lián)性，從而自動(dòng)提取出病歷中的關(guān)鍵信息。例如，深度學(xué)習(xí)模型可以自動(dòng)識(shí)別患者的診斷、手術(shù)歷史、用藥記錄等關(guān)鍵信息，將其整理成結(jié)構(gòu)化的格式，方便醫(yī)生進(jìn)行快速查閱和決策。此外，深度學(xué)習(xí)還可以在病歷數(shù)據(jù)中進(jìn)行情感分析和主題提取等任務(wù)。通過(guò)分析文本中的情感色彩和主題內(nèi)容，可以幫助醫(yī)生了解患者的情緒狀態(tài)和關(guān)注點(diǎn)，從而更好地提供個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)。此外，深度學(xué)習(xí)還可以應(yīng)用于病歷數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)分析，如預(yù)測(cè)患者的住院風(fēng)險(xiǎn)、病情進(jìn)展等，為臨床決策提供輔助信息[6]。

四、挑戰(zhàn)與解決方案

（一）數(shù)據(jù)隱私和安全問(wèn)題

醫(yī)學(xué)檔案圖像包含了患者的敏感信息，如病歷、影像、病理學(xué)數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)的泄露可能導(dǎo)致嚴(yán)重的隱私問(wèn)題和法律糾紛。然而，深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練，這就需要研究人員在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)，確保模型能夠取得良好的性能。

一方面，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)需要采取措施確保醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)在處理和傳輸過(guò)程中不被未授權(quán)的人訪問(wèn)。加密技術(shù)、安全傳輸協(xié)議和訪問(wèn)控制機(jī)制是常見(jiàn)的方法，可以有效保護(hù)數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)時(shí)的安全性。另一方面，數(shù)據(jù)共享和聯(lián)合學(xué)習(xí)成為解決數(shù)據(jù)不足問(wèn)題的手段。如何在多個(gè)機(jī)構(gòu)之間共享數(shù)據(jù)而不暴露敏感信息是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。一種方法是使用分布式深度學(xué)習(xí)，使得模型在本地訓(xùn)練，只共享模型參數(shù)而不共享原始數(shù)據(jù)，從而在保護(hù)隱私的前提下實(shí)現(xiàn)合作學(xué)習(xí)。同時(shí)，模型的可解釋性也與數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題相關(guān)。在醫(yī)學(xué)決策中，醫(yī)生需要了解模型的預(yù)測(cè)依據(jù)，以做出明智的診斷和治療決策。因此，研究人員需要設(shè)計(jì)能夠解釋模型決策的方法，這些方法不能泄露患者的隱私信息。這需要在保持模型性能的同時(shí)，平衡隱私保護(hù)和可解釋性需求[7]。

（二）數(shù)據(jù)不平衡和標(biāo)注困難

在深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)檔案圖像識(shí)別與分析的應(yīng)用中，面臨著數(shù)據(jù)不平衡和標(biāo)注困難的挑戰(zhàn)。

1.數(shù)據(jù)不平衡

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)往往呈現(xiàn)出不同類(lèi)別之間數(shù)量懸殊的情況。例如，在罕見(jiàn)疾病的識(shí)別中，正樣本可能非常稀少。這種數(shù)據(jù)不平衡會(huì)影響深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和性能，因?yàn)槟Ｐ涂赡軆A向于預(yù)測(cè)數(shù)量更多的類(lèi)別。

解決數(shù)據(jù)不平衡的一個(gè)方案是采用合適的采樣策略。欠采樣和過(guò)采樣都是常見(jiàn)的方法。欠采樣通過(guò)減少數(shù)量較多的類(lèi)別樣本來(lái)平衡數(shù)據(jù)，但可能會(huì)丟失部分信息。過(guò)采樣則通過(guò)復(fù)制或生成數(shù)量較少的類(lèi)別樣本來(lái)平衡數(shù)據(jù)，但可能會(huì)引入噪聲。同時(shí)，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等方法也可以用于生成少數(shù)類(lèi)別樣本，從而提高數(shù)據(jù)平衡性[8]。

2.標(biāo)注困難

醫(yī)學(xué)專業(yè)知識(shí)要求高，標(biāo)注人力成本高昂，同時(shí)由于數(shù)據(jù)復(fù)雜性和主觀性，標(biāo)注的一致性也可能受到影響，導(dǎo)致標(biāo)注的不準(zhǔn)確性，從而影響了深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和性能。

解決標(biāo)注困難的方法包括利用半監(jiān)督學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)。半監(jiān)督學(xué)習(xí)可以利用少量的標(biāo)注樣本和大量的未標(biāo)注樣本來(lái)訓(xùn)練模型，從而減輕標(biāo)注的壓力。遷移學(xué)習(xí)可以將在其他領(lǐng)域訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別，從而減少對(duì)大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的需求。此外，主動(dòng)學(xué)習(xí)也是一種策略，它可以選擇最有信息量的樣本進(jìn)行標(biāo)注，以優(yōu)化模型的性能[9]。

（三）模型可解釋性與臨床應(yīng)用的關(guān)系

在深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)檔案圖像識(shí)別與分析的應(yīng)用中，模型的可解釋性與臨床應(yīng)用之間存在著緊密的關(guān)系。盡管深度學(xué)習(xí)模型在醫(yī)學(xué)圖像分析方面取得了顯著的成果，但其黑盒性質(zhì)使得醫(yī)生難以理解模型的決策過(guò)程，從而限制了其在臨床實(shí)踐中的應(yīng)用。

模型可解釋性是指模型能夠清晰地解釋其預(yù)測(cè)結(jié)果的原因和依據(jù)。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，醫(yī)生需要了解模型是如何做出診斷或預(yù)測(cè)的，以便對(duì)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證、確認(rèn)和糾正。然而，深度學(xué)習(xí)模型往往具有巨大的參數(shù)量和復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，使得其決策過(guò)程難以解釋，在臨床應(yīng)用中可能引發(fā)不信任和風(fēng)險(xiǎn)。

解決模型可解釋性與臨床應(yīng)用關(guān)系的問(wèn)題需要尋找合適的平衡點(diǎn)。一方面，研究人員可以探索設(shè)計(jì)可解釋的深度學(xué)習(xí)模型，如注意力機(jī)制、可視化技術(shù)等，使得模型的決策過(guò)程更加透明。另一方面，研究人員還可以開(kāi)發(fā)輔助工具和解釋性界面，幫助醫(yī)生理解模型的預(yù)測(cè)依據(jù)[10]。

（四）跨數(shù)據(jù)集和跨機(jī)構(gòu)的泛化能力

深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)檔案圖像識(shí)別與分析中的應(yīng)用面臨著跨數(shù)據(jù)集和跨機(jī)構(gòu)的泛化能力挑戰(zhàn)。在現(xiàn)實(shí)世界中，醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，來(lái)自不同的醫(yī)療機(jī)構(gòu)、設(shè)備和實(shí)驗(yàn)條件，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的分布可能存在差異。如果深度學(xué)習(xí)模型只在一個(gè)特定數(shù)據(jù)集或機(jī)構(gòu)上進(jìn)行訓(xùn)練，其泛化到其他數(shù)據(jù)集或機(jī)構(gòu)的能力會(huì)受到限制。

為了解決跨數(shù)據(jù)集和跨機(jī)構(gòu)的泛化能力問(wèn)題，研究人員可以采用一系列策略。首先，數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一種有效的方法，可以通過(guò)圖像旋轉(zhuǎn)、縮放、平移等方式生成多樣性的訓(xùn)練樣本，從而提高模型對(duì)不同分布數(shù)據(jù)的適應(yīng)性。其次，遷移學(xué)習(xí)是一種常用策略，可以將在一個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型遷移到另一個(gè)數(shù)據(jù)集上，從而減少在新數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練時(shí)間和數(shù)據(jù)量需求。再次，領(lǐng)域自適應(yīng)，它旨在將模型從一個(gè)領(lǐng)域遷移到另一個(gè)領(lǐng)域，從而提高模型在新領(lǐng)域中的性能。領(lǐng)域自適應(yīng)方法可以通過(guò)在源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域之間進(jìn)行特征映射、域?qū)褂?xùn)練等方式，減少數(shù)據(jù)分布之間的差異，從而提高模型的泛化能力。最后，開(kāi)發(fā)跨機(jī)構(gòu)合作的數(shù)據(jù)共享平臺(tái)也有助于解決泛化問(wèn)題。通過(guò)在多個(gè)機(jī)構(gòu)之間共享數(shù)據(jù)和模型，可以使得模型在更廣泛的數(shù)據(jù)分布上進(jìn)行訓(xùn)練，從而提高其泛化能力[11]。

五、結(jié)語(yǔ)

綜上所述，深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)檔案圖像識(shí)別與分析中的應(yīng)用研究為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域帶來(lái)了革命性的變革。它不僅可以提升醫(yī)學(xué)圖像分析的準(zhǔn)確性和效率，還能夠?yàn)獒t(yī)療實(shí)踐帶來(lái)新的可能性，通過(guò)深度學(xué)習(xí)的引入，醫(yī)生可以獲得更準(zhǔn)確、全面的診斷信息，患者可以獲得更早、更有效的治療。未來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，相信醫(yī)學(xué)檔案圖像識(shí)別與分析將迎來(lái)更多的創(chuàng)新和突破。

參考文獻(xiàn)

[1]王海堅(jiān).數(shù)字化檔案管理系統(tǒng)下提高醫(yī)學(xué)科研檔案管理水平措施[J].黑龍江檔案，2021（03）：252-253.

[2]姜玉文.新時(shí)期醫(yī)學(xué)檔案數(shù)字化建設(shè)研究[J].辦公室業(yè)務(wù)，2020（12）：139.

[3]馬榮.數(shù)字化技術(shù)在醫(yī)學(xué)科研檔案管理中的應(yīng)用對(duì)策[J].中國(guó)集體經(jīng)濟(jì)，2019（28）：150-151.

[4]王樹(shù)菊.新時(shí)期的醫(yī)學(xué)檔案數(shù)字化建設(shè)研究[J].蘭臺(tái)世界，2019（S1）：104.

[5]凌金梅.數(shù)字化技術(shù)在醫(yī)學(xué)檔案管理中的應(yīng)用[J].中國(guó)管理信息化，2017，20（04）：144-145.

[6]潘鴻.基于深度學(xué)習(xí)的甲狀腺結(jié)節(jié)多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別研究[D].杭州：浙江中醫(yī)藥大學(xué)，2022.

[7]周琦.基于深度學(xué)習(xí)的心腦肺醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別與分割[D].南寧：廣西大學(xué)，2022.

[8]張道奧.基于深度學(xué)習(xí)的口腔醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別技術(shù)研究[D].西安：西安工業(yè)大學(xué)，2022.

[9]韓佳成.基于深度學(xué)習(xí)的乳腺癌醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[D].北京：北京郵電大學(xué)，2020.

[10]張爍，張榮，張巖波.基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別研究綜述[J].中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，2020，37（01）：150-156.

[11]張騫予.深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別中的研究與應(yīng)用[D].太遠(yuǎn)：太原理工大學(xué)，2018.

基金項(xiàng)目：1.2022年福建省科技廳對(duì)外合作項(xiàng)目基金資助（基金編號(hào)：2022I0027）；2.2022年福建省財(cái)政廳課題資助（課題編號(hào)：閩財(cái)指｛2022｝840號(hào)）

責(zé)任編輯：張津平、尚丹