深度学习主要通过卷积神经网络 (CNN) 和专门的架构应用于医学影像，这些架构分析视觉数据以辅助诊断、分割和工作流程优化。 CNN 擅长检测图像中的模式，使其非常适合识别 MRI 扫描中的肿瘤或发现胸部 X 光片中肺炎迹象等任务。 例如，在标记的肺部 X 光片数据集上训练的 CNN 可以学习将区域分类为正常或异常，从而帮助放射科医生确定病例的优先级。 这些模型通常在由专家注释的大型数据集上进行训练，其中每个图像都与指示疾病存在与否的标签配对。 TensorFlow 或 PyTorch 等框架通常用于实现这些模型，而 MONAI 等库则为医学数据提供特定于领域的工具。
另一个关键应用是图像分割，它涉及勾勒出图像内的特定结构，例如器官或病变。 U-Net 是此任务的一种流行架构，它使用收缩路径来捕获上下文，并使用扩展路径来精确定位结构。 例如，U-Net 可以通过像素级分类来分割 MRI 扫描中的脑肿瘤，从而可以精确测量肿瘤体积以进行治疗计划。 训练数据有限等挑战通常通过数据增强（例如，旋转或翻转图像）和迁移学习等技术来解决，其中在非医学数据集（例如，ImageNet）上预训练的模型在医学数据上进行微调。 nnU-Net 等工具可以自动调整超参数，使开发人员更容易将这些模型适应于新任务。
除了诊断之外，深度学习还可以改善临床工作流程。 模型可以自动执行耗时的任务，例如测量连续 CT 扫描中的肿瘤生长情况，或者从欠采样数据重建高质量的 MRI 图像，从而减少扫描时间。 例如，NVIDIA 的 Clara 平台使用生成对抗网络 (GAN) 来增强低分辨率超声图像。 然而，部署这些模型需要解决诸如数据隐私（例如，匿名化 DICOM 文件）和确保可解释性等挑战。 Grad-CAM 等技术突出了影响模型决策的区域，帮助临床医生信任输出。 虽然许多解决方案都是研究原型，但 TensorFlow Lite 和 ONNX 等框架可以在边缘设备上进行部署，从而将 AI 集成到现有医院系统中。 通过临床试验进行验证仍然至关重要，以确保在广泛采用之前的安全性和有效性。