楊澤宇

摘 要 隨著科技的發(fā)展，醫(yī)療數(shù)據(jù)規(guī)模也在飛速增長(zhǎng)，由于人類本身對(duì)于數(shù)據(jù)并不具有敏感性，因此需要計(jì)算機(jī)輔助人類進(jìn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)處理、疾病診斷、輔助治療等。與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)技術(shù)不同，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具備自我學(xué)習(xí)、自我優(yōu)化特點(diǎn)的新興技術(shù)，這也使得其能夠從大量的數(shù)據(jù)中提取出使用者所感興趣的特征或相關(guān)數(shù)據(jù)。文章介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)并從信號(hào)處理、醫(yī)學(xué)影像處理和專家系統(tǒng)/輔助診斷3個(gè)方面展開，詳細(xì)描述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；信號(hào)處理；醫(yī)學(xué)影像處理；專家系統(tǒng)

中圖分類號(hào) TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1674-6708（2018）224-0152-03

健康是人類始終關(guān)注的話題，在短短的幾百年內(nèi)，醫(yī)學(xué)有了令人震驚的進(jìn)步，一個(gè)直觀的例子就是結(jié)核病：該病曾在19世紀(jì)初在歐洲和北美大陸肆虐，但在今天的醫(yī)學(xué)工作者看來幾乎不值一提。而人類之所以能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域取得矚目的成績(jī)，一大原因便是對(duì)人類自身生理構(gòu)造及相關(guān)指標(biāo)的了解與探索。人類通過血液化驗(yàn)、核磁共振成像、心電圖等形式對(duì)人類自身的各項(xiàng)生理指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)控，對(duì)疾病進(jìn)行預(yù)防，并根據(jù)生理指標(biāo)的變化制定出相應(yīng)的治療策略。

然而，隨著研究的不斷深入，培養(yǎng)一名特定領(lǐng)域的醫(yī)學(xué)專家的成本也在不斷提高。在人類壽命沒有明顯提高，但知識(shí)庫(kù)的規(guī)模卻成倍增長(zhǎng)的今天，一位醫(yī)學(xué)生從入學(xué)到工作再到成為專家的時(shí)間跨度大大增長(zhǎng)。同時(shí)，由于被人類研究的疾病不斷增多，進(jìn)行診斷時(shí)所要考慮的病癥也在不斷增加，這對(duì)診斷結(jié)果的可靠性也提出了挑戰(zhàn)。？

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)的主流發(fā)展方向，其自適應(yīng)、自訓(xùn)練的特點(diǎn)使得其在提取特征、模式識(shí)別、圖像處理、數(shù)據(jù)降維等方面的表現(xiàn)非常亮眼。因此，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與醫(yī)學(xué)相結(jié)合不失為一條可行之路。？

本文首先介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而主要從3個(gè)方面介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)中的典型應(yīng)用。？

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人腦是一個(gè)極其龐大而復(fù)雜的系統(tǒng)，因此也具備了十分強(qiáng)大的功能。一方面，它能極快地對(duì)大量信息進(jìn)行處理，另一方面，它能不斷學(xué)習(xí)，同時(shí)根據(jù)環(huán)境的變化不斷調(diào)整自我。盡管人類不斷在電子信息、計(jì)算機(jī)科學(xué)上有所突破，但迄今為止任何人工系統(tǒng)的表現(xiàn)都無法真正與人腦相匹敵。實(shí)際上，腦系統(tǒng)與計(jì)算機(jī)在結(jié)構(gòu)上有著較為明顯的差異，例如，人腦并沒有一個(gè)集中的CPU，而是由千千萬萬個(gè)神經(jīng)元構(gòu)成。這些神經(jīng)元彼此之間存在著某種聯(lián)系，成為了大腦處理信息的基本元件。？

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種通過模仿人類腦結(jié)構(gòu)來優(yōu)化計(jì)算、判斷過程從而實(shí)現(xiàn)當(dāng)前計(jì)算機(jī)無法實(shí)現(xiàn)的功能的技術(shù)。該技術(shù)涉及的學(xué)科很廣，包含生物、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)等。正如前文所說，人的大腦皮層的基本運(yùn)算單元是神經(jīng)元，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也正是通過在數(shù)學(xué)上模擬神經(jīng)元之間的連接（同時(shí)對(duì)單個(gè)神經(jīng)元賦予相應(yīng)的計(jì)算或者輸入，例如激活函數(shù)）進(jìn)而構(gòu)成了一個(gè)龐大的系統(tǒng)。

自1943年美國(guó)心理學(xué)家Warren？McCulloch和數(shù)學(xué)家Walter？Pitts提出M-P模型，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就一直是一個(gè)熱門的話題。人工神經(jīng)系統(tǒng)經(jīng)過幾十年的發(fā)展，已然越來越成熟，并且在各個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮著積極作用。

2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與醫(yī)學(xué)的結(jié)合

科學(xué)技術(shù)的發(fā)展為醫(yī)學(xué)的進(jìn)步奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，實(shí)際上，人類在醫(yī)學(xué)上之所以能夠不斷突破，歸根結(jié)底是因?yàn)槲覀兺ㄟ^不斷迭代的技術(shù)對(duì)人類本身的構(gòu)造不斷加以研究，從而更加精確地掌握人體內(nèi)部的各種生理指標(biāo)。

以神經(jīng)影像學(xué)為例，隨著技術(shù)的更新，腦電圖的分辨率也在不斷上升，隨之而來的是待處理數(shù)據(jù)規(guī)模的幾何增長(zhǎng)，這對(duì)醫(yī)學(xué)工作者的要求也在不斷提高。人的大腦雖然巧妙而精密，但對(duì)于數(shù)據(jù)（尤其是大量數(shù)據(jù)）本身并不敏感，因此，從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)異常并非人類擅長(zhǎng)。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其本身所具備的并行處理、自我優(yōu)化的特征，在面對(duì)這些問題時(shí)顯得游刃有余。

因此，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與醫(yī)學(xué)結(jié)合起來是促進(jìn)醫(yī)學(xué)進(jìn)步、推動(dòng)人類健康的必由之路。接下來，筆者將會(huì)從信號(hào)處理、圖像處理、專家系統(tǒng)3個(gè)領(lǐng)域介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用。

2.1 信號(hào)的處理

在信號(hào)處理方面，比起傳統(tǒng)的濾波技術(shù)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有明顯的優(yōu)勢(shì)，具體體現(xiàn)在以下方面。？

1）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)以及自適應(yīng)能力可以滿足不同環(huán)境下對(duì)波形進(jìn)行分類的需求。實(shí)際上，許多醫(yī)學(xué)上關(guān)注的生理信號(hào)與患者的其他生理指標(biāo)有著比較強(qiáng)的耦合，以腦電信號(hào)為例，患者眨動(dòng)眼睛所引發(fā)的眼電信號(hào)會(huì)對(duì)腦電信號(hào)產(chǎn)生嚴(yán)重的干擾。在這種情況下，人工判斷的可靠性會(huì)大幅降低，而如果使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，將噪聲直接排除，就能大大簡(jiǎn)化我們的判斷。？

2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行處理能力可以提高心電圖分析的效率，一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：人工判斷極易受到判斷者生理狀態(tài)的影響（例如人在疲倦時(shí)做出的判斷其可信度往往會(huì)下降），而計(jì)算機(jī)則不具備這種局限性。？

3）相對(duì)傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)往往在技術(shù)上被封裝得更加簡(jiǎn)便易懂，更加有利于對(duì)醫(yī)學(xué)人員的培訓(xùn)以及學(xué)習(xí)。？

實(shí)際上，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在信號(hào)處理方面取得了較為豐碩的成果。例如，在心電信號(hào)處理方面，由于心電信號(hào)的非線性和不確定性，濾波技術(shù)難免在過濾噪聲方面顯得不盡人意，而利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性動(dòng)力學(xué)特性及學(xué)習(xí)特性可以構(gòu)成一個(gè)具有自適應(yīng)的系統(tǒng)，從而對(duì)該問題實(shí)現(xiàn)優(yōu)化。

實(shí)際上Widrow[ 1 ]提出的自適應(yīng)線性神經(jīng)元“Adaline”在用于胎兒心電信號(hào)檢測(cè)方面就取得了良好的效果。而我國(guó)的沈虹[ 2 ]等人使用了較為簡(jiǎn)單的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識(shí)別3種情況下的心電圖：他們建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，使用9個(gè)不同的心電圖來訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過17次訓(xùn)練確定了各個(gè)參數(shù)值，最終誤差減小至0.480？7%。？

2.2 醫(yī)學(xué)影像的處理

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過了大量的訓(xùn)練，它自身能夠“記憶”并“分析”所輸入的信息并且得出一個(gè)合理的預(yù)測(cè)結(jié)果?；谶@個(gè)特征，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)影像的篩查和輔助診斷領(lǐng)域得到了廣泛的運(yùn)用。尤其是近年來隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)以及不斷優(yōu)化，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)愈發(fā)在圖像處理、數(shù)據(jù)降維等方面大放異彩。例如，已經(jīng)有相關(guān)人員用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析肝超聲圖像，采用了150例樣本進(jìn)行特征提取，隨后用75例樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，另外75例進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果精確度超過75%。Swiercz？M[ 3 ]等用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)定顱內(nèi)雙超聲，診斷大腦中動(dòng)脈痙攣。他采用了一百例患者，在2小時(shí)進(jìn)行腦造影分類，通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，準(zhǔn)確分類的范圍可從79.6%上升至87.6%。

而在超聲圖像的分割問題方面，王天富[ 4 ]等人采用特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像分割，發(fā)現(xiàn)分割結(jié)果與網(wǎng)絡(luò)的初始狀態(tài)無關(guān)，并且具有較強(qiáng)的保持拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不變的能力，實(shí)際上，與傳統(tǒng)方法相比，它具有分割結(jié)果的穩(wěn)定性好、準(zhǔn)確度高、自適應(yīng)好以及收斂速度快的特點(diǎn)。崔棟[ 5 ]等人對(duì)眼底造影圖像進(jìn)行分析，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法，確定參數(shù)，得到的結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在眼底造影圖像分割中有很強(qiáng)的抗干擾能力。？

2.3 專家系統(tǒng)

所謂的“專家”并不僅僅要求相關(guān)從業(yè)人員具備扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，同時(shí)也要求其擁有豐富的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，醫(yī)學(xué)上更是如此。這是因?yàn)樵卺t(yī)學(xué)癥狀的辨析領(lǐng)域有一個(gè)難點(diǎn)，那便是同一癥狀可能是不同疾病的表現(xiàn)，而同一疾病也可能有著多種多樣的臨床癥狀。

以青少年的“斜眼”癥狀為例，在很長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)該病癥都被認(rèn)為是一種眼疾，而近些年來的研究發(fā)現(xiàn)該病癥更可能是因?yàn)榛颊叩纳窠?jīng)中樞出現(xiàn)了功能性的病變。在這種癥狀來源復(fù)雜的情況面前，一個(gè)從業(yè)幾十年的醫(yī)生尚且沒有把握正確診斷，更遑論工作經(jīng)驗(yàn)只有10年左右的青壯年了。？

如上文所述，人工診斷存在著天然的缺陷，因此發(fā)展以計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)的專家系統(tǒng)是大勢(shì)所趨。專家系統(tǒng)的發(fā)展方向和技術(shù)思路有很多，例如該系統(tǒng)的邏輯既可以由工作人員進(jìn)行編排，也可以由計(jì)算機(jī)在大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)中自行“總結(jié)。但人工編排的速度必然將落后于時(shí)代進(jìn)步、技術(shù)發(fā)展的速度。

因此，以機(jī)器學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的專家系統(tǒng)必然是最終的答案。在西方專家系統(tǒng)的應(yīng)用已經(jīng)比較廣泛：Verplancke？T[ 6 ]等人用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測(cè)危重病人對(duì)透析輔助應(yīng)用的需求。他們采用了ICU中830例患者，分別使用ESN、SVM、NB三種方法，結(jié)果表明ESN在預(yù)測(cè)ICU病人對(duì)透析需求上有著較為明顯的優(yōu)勢(shì)。？

3 結(jié)論

時(shí)代在發(fā)展，科技在進(jìn)步，人類對(duì)于自身的認(rèn)識(shí)也在不斷精細(xì)化，而人類自身的進(jìn)化速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)慢于技術(shù)的發(fā)展速度。

因此，在數(shù)據(jù)量越來越龐大的今天，如何從海量數(shù)據(jù)中提取我們需要的、感興趣的特征、數(shù)據(jù)，是對(duì)科技工作者的考驗(yàn)，也是對(duì)醫(yī)學(xué)工作者的考驗(yàn)。

靠醫(yī)生個(gè)人“望聞問切”的時(shí)代已經(jīng)過去，在未來，醫(yī)學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合是必然的、不可阻擋的。不管是醫(yī)學(xué)工作者還是患者，都應(yīng)該擁抱變化，順應(yīng)時(shí)代發(fā)展的大趨勢(shì)，為人類更加健康、美好的明天而奮斗。？

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