ResNet在医学影像中的突破：深度学习与诊疗应用

本文主要探讨了ResNet（残差神经网络）在医学图像处理领域的应用及其研究进展。深度学习作为机器学习的新发展，特别是卷积神经网络(CNN)由于其强大的特征学习和表达能力，已经在图像分析中占据主导地位。ResNet由He等人提出，旨在解决深度网络训练过程中的梯度消失和网络退化问题，通过引入残差模块，使得网络可以更深地堆叠，而不会损失信息。 在医学图像处理方面，ResNet展现出了巨大的潜力。它被用于多种医疗诊断任务，如肺部肿瘤、乳腺癌、皮肤疾病和心脑血管疾病等领域，显著提高了疾病的早期识别和准确度。例如，Wu等人研发的ResNet-22用于乳腺癌筛查，通过深度和宽度的优化适应高分辨率医学图像；Karthik等人利用ResNet进行胸部X射线图像的COVID-19检测，验证了其在疾病识别上的有效性。此外，Lu等人提出的WBC-Net结合ResNet和UNet++技术，通过上下文感知特征编码器和混合跳跃路径，提升了白细胞图像分割的精度；Nazir等人开发的OFF-eNET则结合残差映射和Inception模块，实现了颅内血管分割的自动化，提高了算法的效率和可视化效果。 医学图像分析中的其他任务，如分割、分类、融合、重建和合成，也广泛应用ResNet和其他网络模型的组合，这些工作有助于医生做出更准确的诊断决策，提高患者的治疗效果和生存率。总体来说，ResNet在医学图像处理领域的研究不仅推动了技术的进步，也为临床实践带来了实质性的改进，显示出其在深度学习领域的重要地位和广阔的应用前景。然而，尽管取得了一系列突破，但面对医学图像的复杂性和多样性，残差神经网络仍面临着挑战，如数据标注的困难、模型解释性不足以及跨模态数据融合等问题，这为未来的研究提供了新的方向。