深度学习与医学图像分析的行业图谱
本文节选自研究报告《深度学习与医学图像分析的行业图谱》、图册《深度学习与医学图像分析的行业图谱》。研究报告《深度学习与医学图像分析的行业图谱》（以下简称 " 报告 "）由清华大学五道口金融学院资本市场与公司金融研究中心编写。报告仅供研究使用，并非为提供咨询意见而编写。
行业图谱聚焦于科技成果这一核心要素，研究目标定位于清晰理解前沿科技成果的技术核心、科创企业的技术竞争力及科研工作者的研究进度，从而助力科技成果转化效率的提升。
行业图谱研究将以系列形式展开，选取国家战略重点科技领域的商业应用场景逐一进行，时效性较强。研究集中在人工智能、量子信息、集成电路、生命科学、生物育种、空天科技、深地深海、现代能源等前沿领域。
本报告为行业图谱的生物医药领域：深度学习与医学图像分析行业。深度学习具有多个隐层以及自主学习优良特征的能力，广泛地应用到图像处理领域。本研究通过梳理医学图像分析的特点、深度学习的基本原理，着重研究了深度学习在医学图像分析中应用的技术流程和难点，卷积神经网络模型在医学图像分析中的应用，以及手术导航在国内外的发展现状、未来趋势等。
01 深度学习与医学图像简介
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支。该学科是对人的意识、思维的信息过程的模拟。机器学习（Machine Learning，ML）是人工智能的主要核心部分，主要是设计和分析一些让计算机可以自动 " 学习 " 的算法。深度学习（Deep Learning, DL）是机器学习领域中一个新的研究方向，学习样本数据的内在规律和表示层次，并可应用于搜索技术、数据挖掘、机器翻译、自然语言处理等行业。
深度学习是机器学习领域中一系列试图使用多重非线性变换对数据进行多层抽象的算法，不仅学习输入和输出之间的非线性映射，还学习输入数据向量的隐藏结构，以用来对新的样本进行智能识别或预测。深度神经网络（Deep Neural Network，DNN），尤其是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），是医学图像分析研究的一个主要方向。如下图所示，在头颈部危及器官自动分割任务中，经训练后的 CNN 网络被用于在测试组图像中对体素（体积元素）进行分类。
在开发深度学习模型当中，硬件、软件、算法（数据科学）、以及数据是不可缺少的四大部分，也是决定一个深度学习模型的优劣：
①硬件： GPU 提供了多核并行计算的基础结构，提高计算速度，解决复杂的计算问题；Nvidia（英伟达）公司上市 Turing 架构的 RTX 系列的 GPU 卡，增加了 Tensor 张量计算单元，大幅提升了深度学习关键的矩阵乘法计算以及卷积计算的性能。
②软件：通过利用深度学习框架，企业可以根据自身行业的特点和场景需要，更快更便捷地开发 AI 应用，不再需要从 0 到 1 地搭建地基，极大提升了产业智能化的效率和水平；有了这些基础的平台和工具，我们就可以避免重复发明轮子，而专注于技术研究和产品创新。这些框架有早期从学术界走出的 Caffe、Torch 和 Theano，到现在产业界由 Google 领导的 TensorFlow、Amazon 选择押注的 MXNet、Facebook 倾力打造的 PyTorch、Microsoft 内部开源的 CNTK 等等。
③算法（数据科学）：主要提高目前界内算法的提升效率、降低能耗、增加功能、提升可信度、增强鲁棒性、降低实现难度等；
④数据：实现人机协智的互联网智慧医疗模式，开展大数据人工智能跨区域、跨学科，实施精准的医疗影像标注。
深度学习的成功主要归功于三大因素——大数据、大模型、大计算。下面总结了对深度学习挑战和解决方案的介绍：
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