本文是一篇医学论文，笔者认为深度学习神经网络模型具有很强的应用实践性，在实验过程中数据的质量对模型最后的结果有着很重要的影响，在原始数据质量较低时，要对数据进行适当的处理，才能帮助深度学习模型更好的训练，获得结果。构建的辅助诊断模型可以有效帮助医生准确判断。
第1章绪论
1.1研究背景及意义
随着科技水平的不断提高，医疗行业的医学影像也有很大进步，在对病人进行病情诊断时医疗影像是医生得出结论的主要依据，医学影像已经成为现代社会判断病情最主要的来源之一。2019年的新型冠状病毒型肺炎（Coronavirus Disease 2019，COVID-19）突然之间迅速在湖北武汉市爆发，它以超强的传染速度和不易被发现的症状为人类带来了一场挑战。现有的轻型患者与普通型患者的主要差别就是影像表现不同，普通型患者的肺部影像有肺炎的表现，而轻型则没有；卵巢癌很难在早期就发现，主要原因是由于卵巢所处的位置深居盆腔并且体积很小，大部分的就诊患者在被发现确诊时就已经是癌症晚期了，目前医学影像等数据日益增多，但能否利用好这庞大的数据资源为卵巢癌的患者做出早期诊断，减少病人的痛苦很重要。
医学影像的成像好坏会直接影响诊断结果，依靠大夫对片子进行判断不仅效率低，而且非常容易出现误诊、漏诊等情况，利用人工智能来辅助医生进行诊疗，不仅可以提高诊疗效率，还会提高准确性。新型冠状病毒型肺炎是一种急性的感染性肺炎，其病原体之前从没有发现过，并且它在扩散的过程中不断生成新型的病毒，产生变异，世卫生组织将其英文名称为Corona Virus Disease 2019（COVID-19），大部分的患者都属于早期的轻型症状无法通过影像发现，普通型会有发烧和呼吸道等症状，和影像学表现，重度肺炎会导致急性呼吸窘迫综合征、休克或多处器官衰竭甚至面临死亡[1]。该病主要通过呼吸道等途径传播，起病急，潜伏期长，病死率高，传染性强并且具有并发症。迄今为止，临床上主要是通过氧气疗法，辅助中药医治。从2019年新型冠状病毒在国内蔓延以来，严重影响了我国人民的生产生活和学习，所以尽早确诊治疗具有重大意义，最有效的诊断方法就是通过观察肺部变化，通过肺部CT可以准确观察到肺部器质性病变[2]。
.............................
1.2国内外研究现状
1.2.1医学影像分析的国内外研究现状
俞益洲（2019）等人从四种基本的计算机视觉任务，来分析人工智能技术对医学影像分析中的应用以及对未来的发展，他在文中指出，人工智能技术在处理医学影像数据中的对图像进行分类、检测、分割以及生成新的图像，是目前医学分析中的重要内容，对于医疗数据的分析，以及未来的应用发展具有重要意义，也可以在现有的医疗水平的基础上，帮助职业医师提升工作效率，减少误诊漏诊等情况[10]。TetianaHabuza（2021）等人对用于医疗目的的人工智能应用的主要分支的参考文献进行了系统回顾，总结了医疗保健领域的人工智能相关研究，讨论了并提出了开放的研究问题以供进一步研究，用于医学成像的人工智能消除了视觉诊断过程中的主观性，并允许将医学成像与临床数据、生活方式风险和人口统计相结合。放射学人工智能解决方案的缺点包括缺乏透明度和致力于缩小诊断问题，得出结论，人工智能不能替代医生，然而，医学可能会受益于机器人技术、CAD和基于人工智能的个性化方法[11]。医学影像的数据很难获得，因为大部分的医疗机构都会保障患者的个人隐私，不会公开患者的基本信息，只有极少的医疗机构才会将医疗数据公开用于研究分析，所以能够得到的医疗数据数量较少，在进行训练过程中，要避免选择大型的网络，因为数据量少，容易产生过拟合的现象，此外医学影像一般都为CT，或者核磁片，图像结构模式是固定的，而且语义也简单，在处理数据中并不需要做过多的删选无用信息的工作，在医学领域，没有废话，每一个都很重要，医学图像中的每个特征都是有用的且必要，但是不同的疾病的医疗图像所拍摄的部位不同，一个调节好网络模型，并不适用于所有的医疗图像，同一种疾病的网络模型仅适用于当下的医疗图像，但是可能证明该网络模型对此类疾病的医疗影像具有很好的检测效果[12]。医学影像分析对于现代社会医疗行业的提高具有重要作用，不仅能够为患者减少疾病的痛苦，也为现代医疗的发展提供助力。
...............................
第2章深度学习的网络模型
2.2卷积神经网络
卷积神经网络是深度神经网络的一种最为常见和基础的一种网络，它是在传统神经网络的基础上进行了改进和提高，一般用计算机来进行视觉图像的分析，卷积神经网络由于具有共享卷积核的能力，所以在处理数据时很方便，并且在训练过程中只要训练好权重，便不需要进行手动选取特征也可以得到很好的分类效果，但是卷积神经网络在训练的过程中如果想要得到较好的效果需要不断调节参数，和大量的数据样本量，所以最好要有GPU（Geaphics Processing Unit）[25]。下图为卷积神经网络的结构图，主要结构有：输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。下面具体的对卷积神经网络的相关结构进行介绍。
医学论文怎么写
.............................
2.3 ResNet
ResNet（残差神经网络）是由He Kaiming等人为了解决卷积神经网路的退化问题所提出的新型深度学习网络结构。卷积神经网络的退化问题是指输入的信息等在到达网络最后的时候，信息已经趋近于消失了。ResNet利用残差解决了信息的退化问题，在神经网络结构的基础上添加有参层来学习信息输入与输出之间的残差，学习之后，可以提高模型运行时的收敛速度，也可以提高准确率，残差神经网络结构中，n层的输出结果是利用求和连接到一起的，这样容易导致信息的传播产生影响，产生梯度消失问题，为了弥补浅层网络只能提取图像的边缘和颜色等，提高识别的准确性，进而加深了网络层数来提取图像的主要特征，残差网络是由许多个残差块构成的,一个残差网络是将很多残差块堆放叠加在一起构成的深度学习神经网络，它对每层的输入当做一个基准，不断学习形成残差函数[38]。这种残差函数更容易调优，能够不断加深网络的层数，形成多层网络结构。残差学习单元图如下。
医学论文怎么写
.................................
第3章基于卵巢癌的检测分析.................................19
3.1引言.............................................19
3.2原始数据处理及结果分析..................................19
第4章基于新型冠状病毒型肺炎的检测分析.....................................31
4.1引言..........................................31
4.2数据及其预处理...............................31
第5章结论与展望...........................35
5.1结论......................................35
5.2展望.................................35
第4章基于新型冠状病毒型肺炎的检测分析
4.2数据及其预处理
新型冠状病毒肺炎使用kaggle的公开数据集进行试验。该数据集包含三种：新型冠状病毒肺炎，病毒性肺炎和正常肺部如下图所示，三类肺部CT的医学影像从肉眼上非专业认识并不能准确区分，每类肺部问题的片子，肺部数据的CT图片共2878张，其中其他验证的图片有1345张，新型冠状病毒数据有219张，正常肺部影像有1341张，进行划分为训练集和验证集。并将图像进行增强处理，进行两次变换后，做随机翻转，以0.55的概率做50°随机旋转，以0.55的概率做随机放大，以概率0.55在0.2控制的随机光和对比度变化，以概率0.55在0.2和0之间幅度的随机对称扭曲。
医学论文参考
...............................
第5章结论与展望
5.1结论
本文主要提出了一种基于DenseNet神经网络的新型冠状病毒和卵巢癌检测算法U-DenseNet。在针对卵巢癌的数据中，首先我们将数据做了图像增强等处理，但是实验结果表明并不好，所以猜测，应该将模型中识别的病灶单独分割出来，但是由于数据量大，手动分割不仅费时费力，而且速度很慢，遂在原有数据的基础上引入U-Net网络结构模型，将DenseNet网络模型与U-Net模型进行连接合并处理，来提高模型训练的速度来获取更好的数据结果。结果表明利用U-NET网络对数据进行大批量的自动处理，结合DenseNet网络模型进行训练可以取得较好的数据结果，提高训练的速度，将处理后的卵巢癌数据应用到DenseNet169、DenseNet201、VGG16、ResNet50、ResNet101以及ResNet152，结果显示在DenseNet169模型中，检测卵巢癌的准确率是最高的，达到了96.94%。
为了更好的验证U-DenseNet在其他医学影像中的应用效果，将U-DenseNet应用到新型冠状病毒型肺炎的数据集中，在针对新型冠状病毒性肺炎的检测过程中，首先对数据进行了预处理，将数据进行增强，提高亮度翻转等操作后，将其数据集应用到以下六种深度学习模型中，包括DenseNet169、DenseNet201、VGG16、ResNet50、ResNet101以及ResNet152，结果显示在DenseNet169模型中，检测新型冠状病毒性肺炎的检测准确率是最高的，达到了98.97%。
深度学习神经网络模型具有很强的应用实践性，在实验过程中数据的质量对模型最后的结果有着很重要的影响，在原始数据质量较低时，要对数据进行适当的处理，才能帮助深度学习模型更好的训练，获得结果。构建的辅助诊断模型可以有效帮助医生准确判断，以此来帮助医疗行业实现病人病情更加准确的判断，进而提高临床医生的工作效率，也减轻医生的工作强度，也为病人尽早发现，尽早治疗提供基础，为病人解除病痛，提高生存率。
参考文献（略）