本文探讨了基于Ad-BN自适应深度卷积神经网络在肝脏纤维化超声诊断技术中的应用，这是一种利用先进的人工智能技术改善医学影像诊断准确性的方法。肝脏纤维化是慢性肝病发展的一个关键阶段，其特征是纤维结缔组织过度沉积，导致肝脏结构改变。传统的组织学检查，如肝活检，是诊断肝纤维化的金标准，但这种方法具有侵入性和潜在风险。
近年来，随着深度学习和神经网络技术的进步，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，医学图像分析领域得到了显著提升。本文提出的模型专注于一维信号处理，采用首层大尺度卷积核的深度CNN架构，底层使用大尺度卷积核，结合批量归一化（BN）层，以WFK-CNN超参数设计准则优化，提高了模型的抗噪性能。特别地，Ad-BN（Adaptive Batch Normalization）是一种自适应的BN技术，能够根据输入数据动态调整归一化参数，增强模型在不同数据集上的适应性。
通过这种技术，超声诊断的准确性得到提升，特别是在胆囊良性病变的诊断中，高频超声结合低频超声能有效地提高检查的符合率。研究指出，高频超声可以提供更精细的结构信息，而低频超声则有助于探测深部组织，两者结合能够弥补各自的不足，减少因肥胖、病灶不典型显示等因素导致的误诊。
肝纤维化的超声诊断模型构建与改进方法不仅提高了诊断的准确性，也为未来医学图像建模提供了有价值的指导。该模型的通用性意味着它可能被应用于其他类型的医学图像分析任务，如肿瘤检测、血管疾病评估等，从而推动医学影像诊断的智能化和自动化。
基于Ad-BN的深度卷积神经网络技术为肝脏纤维化的超声诊断带来了革新，通过增强模型的适应性和准确性，有助于更早期、更准确地识别肝脏疾病，为患者的早期治疗提供有力支持。随着更多深度学习算法的开发和医疗数据的积累，未来在医学影像领域的应用将更加广泛和深入。
