摘 要：随着医学图像的快速发展和大量产生，如何快速、准确地提取对学习有用的特征成为医学图像处理和诊断中的重要问题。甚于深度神经网络的医学图像特征学习正是为了解决这一问题而被提出和广泛应用，旨在通过自动学习高层次的特征表示，提高医学图像分类和诊断的准确性、降低人力成本、改善普适性、推动自动化和智能化发展。文章首先分析基于深度神经网络的医学图像特征学习的研究意义，其次阐述医学图像多元特征提取方法，最后探究基于多层级特征融合的医学图像分析方法，以推动深度袖经网络在医学领域中的应用深度。

关键词：深度神经网络;医学图像;特征学习

中图法分类号：TP391文献标识码：A

１ 研究意义

基于深度神经网络的医学图像特征学習研究意义重大，它可以为医学图像处理和诊断带来以下好处。（１）提高医学图像的准确性。深度学习在医学图像处理领域的应用非常广泛，其中一个原因就是它能够自动学习到高层次的特征表示。相对于传统的手工特征提取方式，基于深度学习的特征提取更加准确和鲁棒，可以提高医学图像分类和诊断的准确性。（２）降低医学图像处理和分析的人力成本。传统的医学图像处理和分析方法需要经验丰富的医学专家进行设计和选择特征，需要大量的时间和人力成本。而基于深度神经网络的特征学习方法可以自动学习到高层次的特征表示，减少了手工设计的需求，从而降低了医学图像处理和分析的人力成本。（３）改善医学图像处理和分析的普适性。传统的医学图像处理和分析方法通常只能处理特定的图像类型或应用场景，缺乏普适性。而基于深度神经网络的特征学习方法可以通过大规模的训练数据学习到通用的特征表示，从而提高处理不同类型和应用场景的医学图像的能力。（４）促进医学图像处理和分析的智能化。随着深度学习的发展，基于深度神经网络的医学图像特征学习也在不断完善和拓展。它可以使医学图像处理和分析更加智能化，让计算机能够自动识别和提取医学图像中的特征，为医生提供更好的辅助诊断和治疗决策。

２ 医学图像多元特征提取方法研究

２．１ 图卷积神经网络

随着医学图像数据量的不断增加，多元特征提取方法的研究已成为医学图像处理领域的一个热点。

在传统的深度学习模型中，如卷积神经网络（ＣＮＮ）和循环神经网络（ＲＮＮ），多元特征的提取主要依靠卷积核或循环单元的复合运算，这种方式虽然效果不错，但却无法充分利用医学图像的空间拓扑结构信息。而图卷积神经网络（ＧＣＮ）则可以在这方面做到更好。图卷积神经网络是一种基于图结构的深度学习模型。在医学图像处理中，图结构通常是通过建立图像中的像素点之间的连接来描述的。

具体而言，对于一张医学图像，可以将其视为一个图结构，其中每个像素点表示一个节点，每个像素点之间的距离和像素值等属性可以表示为边上的权重。通过构建这样一个图结构，图卷积神经网络可以利用节点之间的拓扑结构信息，提高医学图像的多元特征提取能力和识别准确性。与传统的卷积神经网络不同，图卷积神经网络的卷积操作是在图结构上进行的。图卷积神经网络通过定义一种新的卷积核，可以在节点之间传递信息，从而实现多元特征的提取。例如，对于医学图像中的肿瘤检测任务，图卷积神经网络可以通过利用肿瘤细胞之间的拓扑结构信息，来学习肿瘤细胞之间的关系，并根据这些关系进行肿瘤的检测和诊断［１］ 。

图卷积神经网络具有以下几个优点。（１）可以处理不规则数据结构。