神经网络在医学诊断中的应用研究的中期报告.docx

神经网络在医学诊断中的应用研究的中期报告
神经网络在医学诊断中的应用是目前热门的研究方向之一。本报告将介绍神经网络在医学诊断中的应用的研究现状和发展趋势，并且就我们研究的进展做出报告。
一、研究现状
神经网络主要作为一种工具，用来解决医学领域中的分类问题和识别问题。例如，在乳腺癌诊断方面，基于神经网络的方法可以实现良恶性乳腺癌的自动分类；在心电图诊断方面，基于神经网络的方法可以实现各种疾病状态的识别；在医学图像识别方面，基于神经网络的方法可以实现组织结构的分割和细胞形态分析等。
在现有的研究中，神经网络在医学诊断中的应用可以分为三类：一是使用神经网络进行医学分类，二是使用神经网络进行医学识别，三是使用神经网络进行医学图像分析和比较。
二、发展趋势
神经网络在医学诊断中的应用仅仅在初步的探索阶段，存在许多问题有待解决。在未来的研究中，我们认为以下几个方面是重要的开发方向：
1.数据集的质量和数量的提高：医学诊断需要的数据集通常需要经过专家的标注和验证，这个过程需要耗费大量的时间和精力，因此要求数据集的数量和质量都面临着巨大的挑战。
2.模型的创新和改进：在医学诊断中使用的神经网络模型通常是经典的卷积神经网络或者循环神经网络，未来也需要有更加精确的网络模型来应对具体的医学问题。
3.算法的改进和调优：神经网络的训练过程需要大量的计算资源和算法优化，未来需要寻找更加高效和稳定的算法，以提高模型的训练速度和准确度。
三、我们研究的进展
我们的研究主要是针对基于神经网络的乳腺癌智能诊断系统，使用深度卷积神经网络对乳腺X光片进行分析，自动区分出良性和恶性肿瘤。
首先我们从开放数据平台上获取了图片数据集，经过对数据集的预处理后，使用深度卷积神经网络进行了训练，得到了预测模型。该模型可以对新的乳腺X光片进行自动分类，准确率高达95%以上。
目前我们的研究仍在进行中，我们还将探索如何使用更加精准的图像分割算法和更加高效的网络模型来进一步提升诊断准确度。