Page 20 - 鼻整形技术研究

鼻整形技术研究 第一章 整形外科发展
Research on Nasal Plastic Surgery Technology

现阶段，机器学习在医学领域中起到作用的主要方式便是通过对于海量的医疗信
息数据的训练和学习从而发现其中特征和规律，并且机器学习系统会通过不断完善和
简化对临床数据的提取和分析过程，以此来帮助医生提高对于各种常见疾病的早期诊
断。机器学习模型经过训练后，可以做到根据 CT 图像从而诊断不同类型的颅缝早闭

畸形，其灵敏性和特异性可以达到 92.7% 和 98.9%，该模型的诊断准确率甚至可以与
放射科主治医生相媲美。另外，在整形外科中，整形医生往往依靠在心中具象化的方
式来对于需要矫正的畸形器官进行模拟，简言之就是依靠主观性较强的想象力，现在
机器学习的存在或许能够帮助整形外科的医生们对于术后理想形态给出指导和预测。

另一种有监督下的深度学习模型通过自动诊断和模拟的方式来协助手术计划。研究者
使用了包含 10000 名健康志愿者和正颌手术术后患者的面部三维扫描的生物信息大数
据库，用来训练出一个 3D 形变模型和一个面部形态统计学模型。模型最终能够通过
患者的面部照片信息来识别该患者为正常健康面容或下颌畸形病人或下颌矫正手术术

后病人，并可进一步对需要进行手术的下颌畸形患者使用回归分析预测患者术后的面
部形态，也就是通过对大数据分析后对于患者进行术前模拟，模拟出患者术后的最佳
形态。该模型可以帮助整形外科医生客观评估患者术前和术后的美学特点，进而改进
患者的手术计划并加强医患间的术前沟通，从而可以极大地加强患者术后满意度，减

少医患矛盾。
2. 深度学习
深度学习作为 2013 年以来十大技术突破之一，为医学影像学的发展做出了突出
贡献。深度学习通过对图像进行分类、检出、分割和配准可以实现 2D、3D 医学影像

数据的分析和诊断，在减轻医生工作负荷以及提高效率的同时提高了准确率。现阶段，
虽然人工智能深度学习无法完全替代医生，但是作为医生的辅助诊疗工具已经起到了
非常大的作用。深度学习拥有可见层、隐藏层和输出层三个层次的多层次表示学习办
法，通过这些学习办法，深度学习最终可以将复杂映射分解为简单映射，核心为将其

以嵌套的形式来表达问题的解决方法。深度学习的核心就是通过提取多层次的特征来
构建网络模型，最终得到理想的对象特征。深度学习深层次、高运算量等特征恰巧有
利于图像和语言这些非直观的数据分析。
深度学习通过特定的技术可以在医学影像学领域实现以下三个类型的功能：图像

分类；早筛特定疾病；健康管理。较为经典的研究比如：张巧丽等人针对帕金森综合
征的症状特点，对原有的 AlexNet 网络进行了算法优化，随后利用 18204 例原始核磁
共振图像数据实现了帕金森综合征的早期诊断及对其鉴别诊断多系统萎缩症的判断，
且其分类效果优于传统 AlexNet 网络。李静等在乳腺肿瘤良恶性分类的问题上，利用

深度学习方法，对 143 例患者的小样本影像学数据进行分析，从而使深度学习系统能

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