癌症是人类健康的重大威胁。癌症早期筛查与诊断是公认的降低癌 症死亡率的有效方法。但是，不断恶化的癌症形势与专业人员的相对紧 缺是当前癌症形势下所面临的一对尖锐矛盾。而癌症的智能筛查与诊断 为解决这一矛盾提供了有效途径。近年来，人工神经网络特别是深度神 经网络算法，在人工智能的各个领域取得了引人注目的成绩。而这种以 数据为驱动的机器学习算法需要从大量的数据中进行学习。随着医疗信 息化的不断深入，医疗行业数据量增长迅速。医疗数据的不断积累与人 工神经网络的不断发展为癌症的智能筛查与诊断提供了有力的材料和工 具。 本论文主要对癌症的智能筛查与诊断进行研究。在深入研究医疗数 据的特点并广泛分析相关研究工作的基础之上，本论文提出了一系列用 于癌症智能筛查与诊断的神经网络模型，并在多个公开数据集上进行了 性能评估与验证。具体而言，本论文的主要研究工作和成果包括: 提出了多视野卷积神经网络(Multi-view Convolutional Neural Networks，MV-CNN)用于肺部CT的肺结节智能诊断。CT图像有 两个特点。第一个特点就是病灶占整个图像很小的一部分，并且会影 响周边的组织

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癌症是一种复杂的疾病，通过增加收集的数据量和部署的计算能力来帮助人们理解和治疗癌症。因此，越来越需要开发数据驱动的深度学习方法，尤其是用于癌症诊断、检测、预后和预测等各种任务的深度学习方法。然而，尽管最近取得了成功，但为非图像和非文本癌症数据设计高性能的深度学习模型是一项耗时、反复尝试的手动任务，需要癌症领域和深度学习专业知识。为此，我们开发了一种基于强化学习的神经架构搜索，以自动匹配基于深度学习的预测模型开发，用于一类具有代表性的癌症数据。我们开发定制的构建块，允许领域专家结合癌症数据的特定特征。我们表明，我们的方法发现了深度神经网络结构，其可训练参数明显较少，训练时间较短，精确度与手动设计的结构相似或更高。我们在Argonne Leader  ship Computing Facility的Theta超级计算机的多达1024个Intel Knights着陆节点上研究并演示了我们方法的可扩展性。我们开发了可扩展的基于RL的NAS，以自动化一类癌症数据的DNN模型开发。我们设计了一个NAS搜索空间，该空间考虑了特定于非图像和非文本癌症数据的特征。我们在多达1024个Intel Kni

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NCRF 该存储库包含用于重现论文主要结果的代码和数据： 如果您发现代码/数据很有用，请引用以上文章： @inproceedings{li2018cancer, title={Cancer Metastasis Detection With Neural Conditional Random Field}, booktitle={Medical Imaging with Deep Learning}, author={Li, Yi and Ping, Wei}, year={2018} } 如果您有任何疑问，请将其发布在github问题上或发送电子