利用卷积神经网络对杜兴氏肌营养不良症进行分类识别.pdf

卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中的一个重要模型，尤其在图像识别和处理方面表现卓越。本研究利用CNN对杜兴氏肌营养不良症（Duchenne muscular dystrophy，DMD）进行分类识别，旨在提供一种无创的诊断方法，以减少患者的痛苦。 DMD是一种罕见的遗传性肌肉疾病，传统诊断方式往往需要侵入性检查，给患者带来较大痛苦。研究通过受试者的磁共振成像（MRI）数据，探索基于人工智能的无创检测方案。实验共收集485幅MRI图像，分为患者组和健康对照组，每组包括T1和T2两种加权图像。 设计了一个拥有10个隐藏层的CNN模型，该模型能够直接读取并处理T1和T2加权图像，进行分类识别。通过不断优化网络参数和迭代，识别准确率分别达到99.2%和98.9%，显示出极高的稳定性和准确性。对比KNN、LR、DT和SVM等传统机器学习算法，CNN在DMD图像分类上表现出更高的准确度，特别是对T2图像的识别有显著提升，充分挖掘了T2图像的诊断价值。 CNN的优势在于其能够自动学习特征，并通过多层抽象实现复杂模式的识别。在DMD的无创检测中，这种高精度、无损图像信息的识别方法具有巨大潜力，可以作为临床诊断的有力辅助工具。这标志着人工智能在医疗领域的又一次成功应用，为未来遗传性疾病检测提供了新的研究方向。 总之，该研究展示了CNN在医疗图像识别中的强大能力，尤其是在处理DMD这类复杂疾病的无创检测中。未来的研究可以进一步扩大样本量，优化模型结构，以提高诊断的普适性和精确度，最终推动DMD的早期发现和治疗。同时，这一成果也为其他肌肉疾病或遗传病的无创检测提供了借鉴，有望促进整个医疗领域的科技进步。