深度学习视觉检测常用方法有哪些
深度学习在视觉检测中取得了很大的进展，以下是一些常用的深度学习视觉检测方法：
深度学习视觉检测常用方法有哪些？
卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络是深度学习视觉检测中最常用的方法之一。它能够自动从原始图像数据中学习到特征表示，并在此基础上实现目标检测、图像分类、图像分割等任务。
区域卷积神经网络（R-CNN）：区域卷积神经网络是一种基于卷积神经网络的目标检测方法。它首先生成一组候选区域，然后对每个候选区域进行卷积神经网络的特征提取，最后使用支持向量机（SVM）或逻辑回归等分类器进行分类。
快速区域卷积神经网络（FastR-CNN）：FastR-CNN是区域卷积神经网络的改进版，通过共享整张图像的特征图来提高检测速度。它首先对整张图像进行一次前向传递，然后对每个候选区域进行池化操作，最后使用全连接层实现目标分类和边界框回归。
长短时记忆网络（LSTM）：长短时记忆网络是一种常用于序列数据的深度学习模型。在视觉检测中，可以将其应用于视频分析、人体姿态估计等任务。
生成对抗网络（GAN）：生成对抗网络是一种可以生成新图像的深度学习模型。在视觉检测中，可以将其应用于图像生成、图像修复等任务。
除了以上几种方法，还有很多其他的深度学习视觉检测方法，如YOLO、SSD、FasterR-CNN等。每种方法都有其优缺点和适用场景，需要根据具体的任务和数据来选择合适的方法。
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点击下方名片，扫码关注公众号【AI技术星球】发送暗号321免费领取文中资料。人工智能（AI）测试方法
一、了解人工智能
1.1、对人工智能的理解：
人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学（定义）。**人工智能利用机器学习技术**，通过对现有的经过处理（筛选、消噪、过滤等）的数据，不断进行矫正（设置阀值等方法）机器模型的输出，此过程称为训练，期望通过训练可以得到在未来新数据上有良好表现的模型，从而投入生产。
1.2、人工智能目前应用的一些领域：
语音识别：人工智能在语音识别方面的应用相对较好，如siri、多邻国读音识别等
图像识别：如高速车牌识别、人脸识别等
个性化推荐：如亚马逊、今日头条根据用户阅读历史做的推荐系统，利用人工智能进行调参数等
二、AI相关测试
2.1、测试分析
1)人工智能归根结底也是利用对历史数据的处理训练出可以在将来数据上有良好输出的模型。
2)对于测试而言，应该关心数据模型在对待正常数据、边界数据、异常数据作为输入时，模型的输出是否能够符合期望。
2.2、测试方法
1)改变测试集：如输入与训练时一样的数据、与训练时完全不同的数据、训练时的边界值等，看是否达到期望输出
2)如在安卓平台运行的代码：通过不断点击运行、以及快速退出和快速进入、处理大量数据、空数据、等观察性能指标的上升等
3)模型是否有良好的用户交互
4)人工智能发展目前有一定的技术限制，但是无论如何都不能造成应用crash、卡死、内存溢出等现象
5)具体使用时，应有良好的告知用户的提示，不能一直loading等
6)模型是否能够根据处理数据的量从少到多而自动不断优化、调整输出
7)观察模型输出是否是一直不变化的
8)经过多次改变输入（百次计算），再进行回归测试，观察输出是否有一定程度调优（或者更差了）
9)模型在处理数据时的效率（学习过程，cpu占用率、内存消耗等）
10)模型有没有人性化的参数调整入口，供运营人员以及测试人员对上线后、上线前进行调整
11)模型上线后应具有一定的参数调整能力（例如某些权重的调整等。业界今日头条的某些推荐方案一旦效果好，据说会立刻将所有的模型进行模拟升级（切换到相同的模式））。
12)风险控制，当发现严重问题时如何良好的控制线上的模型，对其进行开关以及升级操作，如上线后若发现难以控制的风险，如需要紧急下线（政策等影响）等问题时，需要有立刻关闭的功能以及关闭前对用户的良好的提示功能。
13)若此模型并不是单独使用，有没有良好的兼容性（兼容其他模型），遇到错误的使用时如何变现（以及提示方式）
14)如模型需要与其他模型进行合作才能工作，那应当分开单独进行测试，此模型应该具有良好的接口，和期望输出。测试方法参照上面。然后再测试与其他模型共同工作时的效果
三、AI测试举例：
3.1、语音识别部分
1)输入正常的语音
2)输入有杂音的语音
3)输入空白语音
4)输入不同语言的语音
5)输入长时间语音
6)输入重复语音
结论：训练好的模型应在使用上满足一定程度的场景，不能答非所问的太离谱
3.2、自优化测试：
1)将测试集分成2部分（或多部分），第一次输入第一部分然后观察结果，然后再输入第二部分，然后再次输入第一部分，观察输出是否有优化的体现
3.3、性能部分：
1) [在进行语音识别时，观察cpu、内存等占用情况
2)在语音识别结束观察cup、内存有没有释放等情况
3)观察识别的时间长短
3.4、友好度测试：
1)观察在使用时弱网络情况下的提示
2)观察识别出错时的提示
3)观察正常时的提示
3.5、风险测试：
1)功能入口测试（展示和关闭），是否能通过远程直接关闭或开启语音识别功能，升级等
人工智能在检验医学的应用与展望
二、检验AI的应用
（一）优化管理
1.检验项目的推荐：基于ML的临床决策系统，可参考患者临床信息及历史检验结果，预测测试前概率，进而指导医生选择检验方案。预计这种方法在保证有效性的前提下，能使越来越多患者获得可负担得起的诊断测试，同时降低医疗成本，据报道仅在美国每年估计可节省50亿美元支出［18］。此外，这种基于大数据的检验AI系统还可帮助临床实验室进行合理的试剂订购，避免遗漏及浪费［19］。
2.实验室的质量控制：越来越多的证据表明，传统的质量控制系统难以在日益复杂的测试环境中发现错误［20,21］。通常，临床实验室使用室内质量控制（internationalqualitycontrol，IQC）样本来监控精密度。然而，并非所有检测项目都有合适的IQC样本；且现有的抽样检测系统无法对整个检测过程进行监测。目前，“移动平均统计质量控制”技术被证明能有效改善上述局面，该技术是在每天实验室检测工作结束后，对属于正常范围的患者测试值取平均值，并输入计算机程序进行质控分析［22］。该方法被证明能有效提高错误的检出率，且特别适合于IQC样本不理想或不可用时的质控［23］，在LIS系统中整合此类自动化质控软件将有助于构建实时监测、快速反馈的实验室质量控制体系［24］。
3.提升检验图像结果分析：图像识别是公认的AI最具发展前景的技术。据报道，深度学习催生的AI计算机视觉技术对皮肤癌［3］、乳腺癌［4］和糖尿病视网膜病变［5］等疾病的诊断性能已达到甚至超过专业医生。同样，遵循数字扫描成像、图像特征提取、多层模型训练的范式，检验领域亦可开发针对检验样本图像诊断的全自动数字化图像识别系统。一个典型的例子是CellaVision公司与Sysmex公司合作生产的全自动数字化细胞形态分析系统（简称DI-60系统）［25］，该系统是模拟人工在显微镜下对外周血涂片进行镜检的阅片系统，它不仅实现了标本进样、滴加镜油、转换显微镜头、预分类细胞到结果存档的全程自动化，还具有极高的细胞预分类准确性，操作者只需要对预分类结果进行逐项复核。
4.及时、准确的自动审核：患者个体状况千差万别，这就要求检验工作者密切结合临床信息加以综合评估，必要时查询病历或电话追问主治医生，是对其工作经验和责任心的极大考验，也是人工审核的难点。检验AI的个性化自动审核系统可有效改进这种工作方式［26］，该系统通过自然语言处理（naturallanguageprocessing，NLP）技术解读LIS和HIS系统对接的共享数据，将患者基础疾病、诊疗方案、药物影响因素、标本采集条件等信息与检验结果对接，同时与历史检验数据对比审核，以判断哪些检验结果与治疗过程相关，哪些结果正确可以上机发布，哪些结果异常需要报警等。
5.智能化的检验报告：在检验自动审核程序中还可提供与临床诊疗相关的选择，如智能解释、检验效能评价、疾病预测、疾病相关因素分析等［27］。在判断检验结果时，可提供某些检验项目在相关疾病诊断中的敏感性和特异性，该指标的进一步应用及相关检查的追加建议等。结合更多的临床资料，还可给临床医生提供诊断选项、治疗方案、发展趋势及预后信息等。面向患者的检验报告除了提供简单的检验结果报告外，还可提供智能检验报告单（包括检验指标变化趋势、风险分析和解释性报告等），以帮助患者更好地了解自身情况。智能的检验AI报告将是检验医学与临床实践最佳的结合。
（二）协助临床医生
1.诊断：基于常规实验室数据的AI模型可在临床工作中辅助医生鉴别诊断。比如Pattanapairoj等［28］开发的C4.5决策树模型，可将胆管癌与其他良性疾病相互区分，诊断准确性达95%。检验AI模型还可提高症状隐匿的恶性疾病的检出率。比如本课题组利用5种ML算法对胰腺癌、慢性胰腺炎、健康人的所有检验指标（1066个）进行筛选分析，最终建立了一个基于18个常规实验室指标的ML鉴别诊断模型，其准确性明显高于传统CA19-9（AUC0.977vs0.817），更重要的是该模型对早期、小型、CA199-阴性、无黄疸及胰腺体尾癌均具有超高的检出率。该模型有望帮助基层医生筛选出更多高风险的胰腺癌患者，并建议患者尽快转诊，早诊早治，以期改善预后。此外，该模型对于临床难以鉴别的胰腺良恶性疾病（如肿块型胰腺炎、CA19-9阴性的胰腺癌等）也达到了极高的鉴别诊断效能，能够辅助医生进行决策。
2.风险预测与治疗：基于实验室数据的AI模型可以对患者进行准确分组，开发与优化早期预警系统。这种预测分析的一种应用是识别出住院风险较高的患者亚组，并应给予及时的干预措施［29］。据报道，一些大型综合医疗系统已开始使用AI自动识别有可能被转入重症监护病房的患者［30］。AI模型还可根据实验室数据向医生建议应做的检查及处理。比如由数十个临床和实验室参数构建的AI模型可预测肝功能不全患儿食管静脉曲张出血的风险（准确性约85%），使高危患儿能够优先进行肝移植，该结果已通过在线应用程序（http：//hrs2c2.com）在独立患儿队列中得到验证。最后，基于临床和实验室大数据的预测AI还可用于监视治疗窗口较窄的药物，以评估不良事件的风险。比如Waljee等［31］开发了一个由实验室变量和年龄变量组成的随机森林模型，可将硫嘌呤药物反应者与非反应者有效区分，同时具有明显的临床益处，如减少类固醇治疗、缩短住院时间和降低手术发生率等。
3.预后：目前肿瘤的预后与预测性标志物仅限于少数几个检验指标。如CA19-9是胰腺癌的预后标志物［32］；CEA是结肠癌重要的预后指标［33］。然而，这种单一肿瘤标志物的预后预测价值有限，相比之下，ML方法将大大提高对预后的评估效果。Obermeyer和Emanuel［2］研究证据显示，使用ML模型可以准确地识别死亡率接近100%的转移性癌症患者和死亡率低至10%的亚群，预测因子由涉及多个器官的精确数据组成；韩国的研究人员利用深度学习开发了一种预测胃癌患者预后的多参数模型，未来将根据预测结果选择术后个体化的化疗方式［34］。
三、检验AI的前景展望
哈佛大学的Rajkomar等［35］曾在《新英格兰杂志》展现了医学领域ML的前景：几乎所有临床医生作出决策时所蕴含的智慧和数十亿患者的临床结局都应该可以为每位患者的治疗提供指导。也就是说，每项诊断、治疗和决策都应结合集体的经验教训，从而根据患者的所有已知信息做到实时个体化。在这一框架的指引下，检验AI同样可以在未来医疗健康领域具有良好的应用前景。
1.以患者为中心的检验AI：近年来，随着技术的进步，高通量组学数据（包括基因组，转录组，蛋白质组和代谢组学数据等）［36］、即时检验数据（如血糖、电解质、凝血指标、尿微量白蛋白等）［37］、智能可穿戴设备产生的数据等（如每天的步数、心率、血氧饱和度、血压、呼吸频率、睡眠模式）［38］越来越多地通过移动云平台与医院的HIS、LIS等电子数据库相互连接。因此，临床医生需要理解比以往更多的多模态检验数据，随着患者新数据的不断产生，理解这些数据的复杂性逐渐超出医生能力范畴。好在ML技术非常适合利用这些多模态检验数据进行学习、训练、建模。当新的患者进入，通过多模态检验数据训练出的AI产品，可根据患者的个体化数据进行准确的分类和预测，帮助医生更好地进行临床决策（如疾病筛查、危险分级、诊断、治疗及监测等）（图1）。相信未来，这种以“患者为中心”的检验AI将成为寻求真正了解其患者的临床医生必不可少的工具。
图1以患者为中心的检验AI的主要应用
2.个性化健康预防保健体系的构建：近年来，智能可穿戴设备的实时监测、环境感知、通信连接等功能已被大众接受［38］。现有的可穿戴设备包括戴在手腕上的设备（如具心率监测功能的AppleWatch，具血压监测功能的欧姆龙智能手表，可监测癫痫发作的HeartGuide智能手环）；可穿戴服装（可预判心脏疾病发作）；智能护牙套（可预测脑震荡）；电子皮肤传感器等（可监测温度、脉搏、血压、血氧浓度、心律或心电活动）。未来，智能可穿戴设备监测感知的检验指标将更为丰富，包括生化指标、脏器功能、情绪心理、睡眠质量等［39］。随着Internet和基于云功能的技术改善，这些源源不断产生的检验大数据可通过智能手机与个人健康系统相互连接，构建个性化健康预防保健体系，从而实现疾病的早诊早治。
3.慢性疾病的个体化管理：根据《世界人口展望》（2017年修订）的数据，到2050年，60岁及以上老年人数量预计将增加1倍以上（达21亿），与衰老并行的是慢性疾病的增长。到2030年［40］，每年因5种主要慢性疾病（癌症、糖尿病、精神疾病、心脏病和呼吸系统疾病）死亡人数预计将增至5200万。在中国，2017年门诊患者数量高达80亿，而每千人配备1.5名医生，医疗资源的不足与慢性疾病的持续增加将是医疗卫生系统必须面临的重要难题。目前，我们正处于一个关键的转折期，需要能够适应未来医疗保健人口需求的成本效益高的检验医学平台，来应对即将来临的慢性疾病浪潮。未来，自动化检验平台和智能化的检验报告系统可以使检验医疗专业人员从重复性工作中解脱出来，将更多的精力转移在难治性疾病的精确诊断和精准治疗。
4.改善医疗不平衡：在中国的卫生保健系统中，初级卫生保健普遍薄弱，缺乏成熟专业知识技能的全科医生；另一方面，三级医院总是人满为患，医生工作过度，医患矛盾频发。为此，强化基层卫生服务能力，使医疗保健的负担从三级医院转移到基层医疗机构一直是“中国医改”的重点之一［30］。值得注意的是，在中国的初级医疗系统中，很少有影像学或病理学检查，实验室检查是最常用的诊断方法。一项全国性的调查结果显示，95.2%（200/210）的社区卫生中心，90.4%（265/293）的乡镇卫生中心可提供常规血液检查或尿液检查［41］，而只有1/3的基层医疗中心能提供胸部X线检查，这提示基于实验室检查的AI工具可能为全面改革中国医疗系统提供契机。检验AI的总体目标是使用计算机算法从检验数据中发现有效信息并协助医生进行临床决策［2，31］。我们相信，在基层医疗机构容易推广的检验AI产品可改变基层医生的决策能力，提高他们对许多疾病的诊疗和管理能力。未来，基于体征和实验室检查的诊断AI还可为患者提供初步诊断结果，并建议患者是否前往三级医院进一步诊疗，以期缓解医疗资源的紧张。
四、检验AI研发遇到的挑战
检验AI有着较为广阔的应用前景，但同时面临很多挑战［42］：检验AI诊断模型的建立无法独立开展完成，需要临床科室的病理、影像、手术、用药，预后相关数据佐证和支撑，因此临床科室参与度是很重要的因素。数据的质量是第二个挑战，数据的质量包含临床检测的一致性，比如检测的时间点、检测设备，还有数据的可溯源性。为了全面提升数据质量，保证数据的一致性、准确性、时效性和可用性，我们需要建立以患者为中心的“全数据”，建立高质量的专家级数据库，构建标准化的检验大数据治理体系。传统指标的二次开发和检验AI诊断模型的建立与推广将会改变传统意义上诊断模式，无论是临床医生还是检验专业人员的接受在一定时间内也是这一工作面临的挑战。检验人员改变工作模式，由被动变主动、由技术型向创造型转变也需要一个过程。这种转变对检验人员的知识结构、对检验学科发展方向都提出了全新的要求。检验AI产品转化的申请、应用、监管和法规是后续面临的另一个挑战。目前，医疗卫生系统已开发了药物、医疗器械的上市前产品要求、上市后安全管理监管机制等。然而，AI产品方面还缺少相应法规。作为新兴产业，医疗AI的应用也需要类似的监管机制和法律法规，从而确保系统的安全开发、应用和监测。此外，技术公司必须提供可扩展的计算平台，用于处理大量数据和使用模型；然而，目前他们承担的角色尚不明确。
基于医学领域检验大数据的AI时代才刚刚开始。未来，检验AI将对百万量级人群的大数据进行分析，从中搜集有关健康、疾病的信息。检验AI的推广将会改变检验在临床疾病诊治中的地位和作用模式，实现优质医疗资源下沉，推动医疗更好服务大众。
利益冲突所有作者均声明不存在利益冲突
选自中华检验医学杂志,2019,43(12)
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图片来源：pixabay,版权归原作者所有返回搜狐，查看更多