延亚洁，袁细国

(西安电子科技大学 计算机科学与技术学院，陕西 西安710071)

0 引言

颈椎间盘突出是一种非常普遍的疾病，尤其多发于老年患者，它产生的原因主要包括不正确的姿势习惯、年龄、外伤等。颈椎长期反复劳损或者受到外力刺激，可能会加速颈椎间盘的病变，造成颈椎间盘突出。近年来,由于科技的迅猛发展、多媒体技术的不断进步和高压力快节奏的生活环境，人们养成了长时间久坐、长时间伏案使用电脑或者低头玩手机、睡觉时枕头过高或者过低、喜欢睡过软的床或沙发、喜欢用不正确的姿势比如躺着看书或电视等不健康的生活习惯，不仅导致颈椎病每年的确诊率逐年上升，而且患者也越来越趋于年轻化[1,2]。

随着颈椎间盘突出患者数量的增多，影像科医生处理相关影像的工作压力也越来越大。据实地调研，一名普通医院的影像科医生一年要诊断600多个病例，而仅靠人工对输出到电脑屏幕上的影像进行诊断的常规方式，在工作量加大的情况下，极容易造成医生产生视觉疲劳，导致医生的失误率增高，从而延误疾病的及时治疗。将人工智能运用于颈椎间盘突出的诊断识别，不仅可以降低错诊和漏诊的发生，也可以节省医生的时间，降低医生在这种繁琐工作上的工作负担。

深度学习在肺癌[3]、肺结节[4]、乳腺癌[5]、阿尔兹海默症[6]、肝硬化[7]等多种医疗领域的研究中都取得了很丰硕的成果，有很多已经投入到现实生活的应用之中。……