浅析神经网络在医学中的应用

杨泽宇

摘 要 随着科技的发展，医疗数据规模也在飞速增长，由于人类本身对于数据并不具有敏感性，因此需要计算机辅助人类进行相关的数据处理、疾病诊断、辅助治療等。与传统的计算机技术不同，人工神经网络是一种具备自我学习、自我优化特点的新兴技术，这也使得其能够从大量的数据中提取出使用者所感兴趣的特征或相关数据。文章介绍了人工神经网络的特点并从信号处理、医学影像处理和专家系统/辅助诊断3个方面展开，详细描述了人工神经网络在医学中的应用。

关键词 神经网络；信号处理；医学影像处理；专家系统

中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2018）224-0152-03

健康是人类始终关注的话题，在短短的几百年内，医学有了令人震惊的进步，一个直观的例子就是结核病：该病曾在19世纪初在欧洲和北美大陆肆虐，但在今天的医学工作者看来几乎不值一提。而人类之所以能在医学领域取得瞩目的成绩，一大原因便是对人类自身生理构造及相关指标的了解与探索。人类通过血液化验、核磁共振成像、心电图等形式对人类自身的各项生理指标进行监控，对疾病进行预防，并根据生理指标的变化制定出相应的治疗策略。

然而，随着研究的不断深入，培养一名特定领域的医学专家的成本也在不断提高。在人类寿命没有明显提高，但知识库的规模却成倍增长的今天，一位医学生从入学到工作再到成为专家的时间跨度大大增长。同时，由于被人类研究的疾病不断增多，进行诊断时所要考虑的病症也在不断增加，这对诊断结果的可靠性也提出了挑战。？

人工神经网络是当前机器学习的主流发展方向，其自适应、自训练的特点使得其在提取特征、模式识别、图像处理、数据降维等方面的表现非常亮眼。因此，将神经网络与医学相结合不失为一条可行之路。？

本文首先介绍神经网络，进而主要从3个方面介绍神经网络在医学中的典型应用。？

1 神经网络

人脑是一个极其庞大而复杂的系统，因此也具备了十分强大的功能。一方面，它能极快地对大量信息进行处理，另一方面，它能不断学习，同时根据环境的变化不断调整自我。尽管人类不断在电子信息、计算机科学上有所突破，但迄今为止任何人工系统的表现都无法真正与人脑相匹敌。实际上，脑系统与计算机在结构上有着较为明显的差异，例如，人脑并没有一个集中的CPU，而是由千千万万个神经元构成。这些神经元彼此之间存在着某种联系，成为了大脑处理信息的基本元件。？

人工神经网络是一种通过模仿人类脑结构来优化计算、判断过程从而实现当前计算机无法实现的功能的技术。该技术涉及的学科很广，包含生物、数学、计算机等。正如前文所说，人的大脑皮层的基本运算单元是神经元，而人工神经网络也正是通过在数学上模拟神经元之间的连接（同时对单个神经元赋予相应的计算或者输入，例如激活函数）进而构成了一个庞大的系统。

自1943年美国心理学家Warren？McCulloch和数学家Walter？Pitts提出M-P模型，人工神经网络就一直是一个热门的话题。人工神经系统经过几十年的发展，已然越来越成熟，并且在各个领域发挥着积极作用。

2 神经网络与医学的结合

科学技术的发展为医学的进步奠定了坚实的基础，实际上，人类在医学上之所以能够不断突破，归根结底是因为我们通过不断迭代的技术对人类本身的构造不断加以研究，从而更加精确地掌握人体内部的各种生理指标。

以神经影像学为例，随着技术的更新，脑电图的分辨率也在不断上升，随之而来的是待处理数据规模的几何增长，这对医学工作者的要求也在不断提高。人的大脑虽然巧妙而精密，但对于数据（尤其是大量数据）本身并不敏感，因此，从大量数据中发现异常并非人类擅长。而神经网络由于其本身所具备的并行处理、自我优化的特征，在面对这些问题时显得游刃有余。

因此，将神经网络与医学结合起来是促进医学进步、推动人类健康的必由之路。接下来，笔者将会从信号处理、图像处理、专家系统3个领域介绍神经网络在医学中的应用。

2.1 信号的处理

在信号处理方面，比起传统的滤波技术，人工神经网络具有明显的优势，具体体现在以下方面。？

1）人工神经网络的自学习以及自适应能力可以满足不同环境下对波形进行分类的需求。实际上，许多医学上关注的生理信号与患者的其他生理指标有着比较强的耦合，以脑电信号为例，患者眨动眼睛所引发的眼电信号会对脑电信号产生严重的干扰。在这种情况下，人工判断的可靠性会大幅降低，而如果使用神经网络进行特征提取，将噪声直接排除，就能大大简化我们的判断。？

2）神经网络的并行处理能力可以提高心电图分析的效率，一个简单的例子：人工判断极易受到判断者生理状态的影响（例如人在疲倦时做出的判断其可信度往往会下降），而计算机则不具备这种局限性。？

3）相对传统的信号处理方法，人工神经网络往往在技术上被封装得更加简便易懂，更加有利于对医学人员的培训以及学习。？

实际上，人工神经网络已经在信号处理方面取得了较为丰硕的成果。例如，在心电信号处理方面，由于心电信号的非线性和不确定性，滤波技术难免在过滤噪声方面显得不尽人意，而利用人工神经网络的非线性动力学特性及学习特性可以构成一个具有自适应的系统，从而对该问题实现优化。

实际上Widrow[ 1 ]提出的自适应线性神经元“Adaline”在用于胎儿心电信号检测方面就取得了良好的效果。而我国的沈虹[ 2 ]等人使用了较为简单的BP神经网络来识别3种情况下的心电图：他们建立BP神经网络后，使用9个不同的心电图来训练BP网络，经过17次训练确定了各个参数值，最终误差减小至0.480？7%。？

2.2 医学影像的处理

由于神经网络通过了大量的训练，它自身能够“记忆”并“分析”所输入的信息并且得出一个合理的预测结果。基于这个特征，人工神经网络在医学影像的筛查和辅助诊断领域得到了广泛的运用。尤其是近年来随着卷积神经网络的出现以及不断优化，人工神经网络愈发在图像处理、数据降维等方面大放异彩。例如，已经有相关人员用模糊神经网络分析肝超声图像，采用了150例样本进行特征提取，随后用75例样本进行学习，另外75例进行测试，结果精确度超过75%。Swiercz？M[ 3 ]等用人工神经网络测定颅内双超声，诊断大脑中动脉痉挛。他采用了一百例患者，在2小时进行脑造影分类，通过人工神经网络，准确分类的范围可从79.6%上升至87.6%。

而在超声图像的分割问题方面，王天富[ 4 ]等人采用特征映射神经网络进行图像分割，发现分割结果與网络的初始状态无关，并且具有较强的保持拓扑结构不变的能力，实际上，与传统方法相比，它具有分割结果的稳定性好、准确度高、自适应好以及收敛速度快的特点。崔栋[ 5 ]等人对眼底造影图像进行分析，利用BP神经网络优化算法，确定参数，得到的结果表明神经网络在眼底造影图像分割中有很强的抗干扰能力。？

2.3 专家系统

所谓的“专家”并不仅仅要求相关从业人员具备扎实的理论基础，同时也要求其拥有丰富的从业经验，医学上更是如此。这是因为在医学症状的辨析领域有一个难点，那便是同一症状可能是不同疾病的表现，而同一疾病也可能有着多种多样的临床症状。

以青少年的“斜眼”症状为例，在很长的时间内该病症都被认为是一种眼疾，而近些年来的研究发现该病症更可能是因为患者的神经中枢出现了功能性的病变。在这种症状来源复杂的情况面前，一个从业几十年的医生尚且没有把握正确诊断，更遑论工作经验只有10年左右的青壮年了。？

如上文所述，人工诊断存在着天然的缺陷，因此发展以计算机为基础的专家系统是大势所趋。专家系统的发展方向和技术思路有很多，例如该系统的逻辑既可以由工作人员进行编排，也可以由计算机在大量数据的学习中自行“总结。但人工编排的速度必然将落后于时代进步、技术发展的速度。

因此，以机器学习为基础的专家系统必然是最终的答案。在西方专家系统的应用已经比较广泛：Verplancke？T[ 6 ]等人用人工神经网络来预测危重病人对透析辅助应用的需求。他们采用了ICU中830例患者，分别使用ESN、SVM、NB三种方法，结果表明ESN在预测ICU病人对透析需求上有着较为明显的优势。？

3 结论

时代在发展，科技在进步，人类对于自身的认识也在不断精细化，而人类自身的进化速度远远慢于技术的发展速度。

因此，在数据量越来越庞大的今天，如何从海量数据中提取我们需要的、感兴趣的特征、数据，是对科技工作者的考验，也是对医学工作者的考验。

靠医生个人“望闻问切”的时代已经过去，在未来，医学与大数据技术、人工神经网络技术相结合是必然的、不可阻挡的。不管是医学工作者还是患者，都应该拥抱变化，顺应时代发展的大趋势，为人类更加健康、美好的明天而奋斗。？

参考文献

[1]Widrow B， Winter R. Neural nets for adaptive filtering and adaptive pattern recognition[J]. Computer， 1988， 21（03）：25-39.

[2]沈虹，张良震，秦玮，等.用于识别心电图的BP网络系统[J].生物医学工程学进展，1998（4）：13-18.

[3]Suzuki K， Yoshida H， N？ppi J， et al. Mixture of expert 3D massive-training ANNs for reduction of multiple types of false positives in CAD for detection of polyps in CT colonography.[J]. Medical Physics， 2008， 35（02）：694.

[4]汪天富，郑昌琼，李德玉，等.用神经网络进行超声医学图像分割[J].生物医学工程学杂志， 1998（4）：397-399.

[5]崔栋，刘敏敏，张光玉.BP神经网络在眼底造影图像分割中的应用[J].中国医学物理学杂志，2011，28（1）：2395-2398.

[6]Verplancke T， Van L S， Steurbaut K， et al. A novel time series analysis approach for prediction of dialysis in critically ill patients using echostate networks[J]. Bmc Medical Informatics & Decision Making， 2009， 13（Suppl 1）：1.