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通过伪装检测步骤训练的神经网络在从 MRI 扫描中识别脑肿瘤方面表现出更高的准确性和敏感性，模仿了专家放射科医生的能力。
最近发表在《Biology Methods and Protocols》上的一项研究中，研究人员探讨了使用卷积神经网络（CNNs）和迁移学习来提高磁共振成像（MRI）扫描中脑肿瘤检测的效果。
该研究利用了在检测动物伪装方面预训练的 CNNs 进行迁移学习，探讨了这一非常规步骤是否能提高 CNNs 在识别胶质瘤方面的准确性，并改善医学影像中的诊断支持。
背景
人工智能（AI）和深度学习模型，包括 CNNs，在医学影像领域取得了显著进展，特别是在肿瘤检测等复杂模式的检测和分类任务中。此外，CNNs 擅长从图像中学习和识别特征，使它们能够准确地对未见过的数据进行分类。
此外，迁移学习——一种将预训练模型适应于新但相关任务的过程——可以增强 CNNs 的有效性，特别是在数据可能有限的基于图像的应用中。
尽管许多 CNNs 已经在大型数据集上进行了脑肿瘤检测的训练，但正常组织和癌变组织之间的固有相似性仍然带来了挑战。
关于研究
本研究结合了基于 CNN 的模型和迁移学习技术，探讨了使用 MRI 扫描对脑肿瘤进行分类。
研究人员使用了一个主要数据集，该数据集包括显示三种胶质瘤（星形细胞瘤、少突胶质细胞瘤和少突星形细胞瘤）以及正常脑图像的 T1 加权和 T2 加权后对比 MRI 图像。
结果
研究表明，从动物伪装检测中迁移学习提高了 CNN 在脑肿瘤分类任务中的表现。值得注意的是，迁移学习显著提升了 T2 加权 MRI 模型的准确性，达到了 92.20%，相较于非迁移模型的 83.85% 准确性有了显著提高。
这一改进在统计上具有显著性，p 值为 0.0035，并显著提高了星形细胞瘤的分类准确性。对于 T1 加权 MRI 扫描，迁移训练的网络显示了 87.5% 的准确性，尽管这一改进在统计上不显著。
此外，迁移学习后两个模型生成的特征空间表明了更好的泛化能力，特别是对于 T2Net。
与基线模型相比，迁移训练的网络在肿瘤类别之间显示出更清晰的分离，T2 迁移模型显示出更强的区分能力，特别是对于星形细胞瘤。
DeepDreamImage 可视化提供了更多细节，显示了迁移训练网络中每种胶质瘤类型的更明确和独特的“特征印记”，相较于基线模型。
这种区分表明，从伪装检测中迁移学习帮助网络更好地识别关键肿瘤特征，可能是通过从细微的伪装模式中泛化。
此外，GradCAM 显著性图揭示了 T1 和 T2 网络在分类过程中都关注肿瘤区域和周围组织。这与人类放射科医生在检查肿瘤相邻组织变形时使用的诊断过程相似，表明迁移训练的网络能够在 MRI 扫描中检测到更多细微的、相关的特征。
结论
总之，研究表明，从预训练于动物伪装检测的网络中迁移学习提高了 CNNs 在 MRI 扫描中分类脑肿瘤的表现，特别是在 T2 加权图像中。这种方法增强了网络检测细微肿瘤特征的能力，并提高了分类准确性。
这些发现支持了非常规训练源在复杂医学影像任务中提升神经网络性能的潜力，为未来的 AI 辅助诊断工具提供了有前景的方向。
