人工智能技術(shù)與應(yīng)用（案例版）課件 第8章 智能醫(yī)療機(jī)器人2

第8章

智能醫(yī)療機(jī)器人-2人工智能技術(shù)與應(yīng)用ArtificialintelligencetechnologyandApplication1.智能醫(yī)療機(jī)器人概述2.智能醫(yī)療機(jī)器人應(yīng)用3.智能技術(shù)——深度學(xué)習(xí)4.應(yīng)用案例3.

智能技術(shù)——深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)（DeepLearning），簡稱DL。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的子集，它基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其概念由杰弗里·辛頓（GeoffreyHinton）等人于2006年提出，基于深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外楊立昆（YannLeCun）等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的M-

P模型、BP網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)等構(gòu)成人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念。神經(jīng)元作為基本處理單元，由連接、求和節(jié)點(diǎn)、激活函數(shù)組成。深度學(xué)習(xí)的起源與發(fā)展卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場景1.計算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以用于圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像分割、人臉識別、行人重識別等領(lǐng)域。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）可以用于圖像分類和目標(biāo)檢測，而生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）可以用于圖像生成和風(fēng)格遷移。3.醫(yī)療保健深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以用于醫(yī)學(xué)圖像分析、病理診斷、基因序列分析等領(lǐng)域。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于乳腺癌檢測，而遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于基因序列分析。2.自然語言處理深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以用于文本分類、情感分析、命名實(shí)體識別、機(jī)器翻譯、語音識別等領(lǐng)域。例如，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）可以用于語言模型和機(jī)器翻譯，而變換器模型（Transformer）可以用于序列到序列的學(xué)習(xí)任務(wù)。應(yīng)用場景LeNet結(jié)構(gòu)4.應(yīng)用案例——病毒感染動態(tài)顯示SIR模型是一種常見的傳染病傳播模型，用于描述人群中傳染病的傳播過程。SIR模型將人群分為三個互相轉(zhuǎn)化的狀態(tài)：易感者（Susceptible）、感染者（Infected）和康復(fù)者（Recovered）

病毒的變異速度可能會超過科學(xué)家們研發(fā)疫苗和治療藥物的速度，導(dǎo)致疫苗和藥物的有效性受到挑戰(zhàn)。此外，全球化和人口密集的城市化趨勢使得病毒更容易傳播，加劇了疫情的蔓延速度。同時，一些病毒可能具有潛在的跨物種傳播能力，增加了疾病的傳播范圍和難度，導(dǎo)致公眾對病毒傳播和防控措施的誤解和不信任，影響了疫情防控的有效性。為了盡可能預(yù)防疾病，借助機(jī)器學(xué)習(xí)提前發(fā)現(xiàn)易感人群是一種有效的手段。Python版本：Python3及以上運(yùn)行環(huán)境：PyChaRm應(yīng)用案例——疾病預(yù)測

心臟病是常見的疾病，是全球范圍內(nèi)導(dǎo)致死亡的主要原因之一。早期預(yù)測和干預(yù)對于降低心臟病發(fā)病率和死亡率具有重要意義。盡管現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的發(fā)展和醫(yī)療設(shè)備的開發(fā)能有效延緩疾病的進(jìn)展，但是心臟疾病的患病率仍然呈逐年增加的趨勢。目前，研究發(fā)現(xiàn)能夠