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機(jī)器學(xué)習(xí)在放射學(xué)中的應(yīng)用和未來影響-wenkub

2023-07-13 01:18:42 本頁面
 

【正文】 進(jìn)行濾波從而獲得有用的信息??稍诰W(wǎng)上獲得具有深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識(shí)別的例子以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的不同層次的分析細(xì)節(jié)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的學(xué)習(xí)可以是監(jiān)督的、部分監(jiān)督的或者完全無監(jiān)督的。一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)包括:一個(gè)輸入層,一個(gè)或者多個(gè)“隱層”,以及一個(gè)輸出層。有監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)的實(shí)例如圖2所示。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,計(jì)算機(jī)程序在動(dòng)態(tài)環(huán)境中執(zhí)行特定任務(wù),與此同時(shí),計(jì)算機(jī)接受正和負(fù)強(qiáng)化(如與對(duì)手玩游戲)的反饋。算法的目標(biāo)通常是學(xué)習(xí)將輸入映射到輸出的一般規(guī)則。與基于規(guī)則的算法相比,機(jī)器學(xué)習(xí)利用了對(duì)大數(shù)據(jù)集和新數(shù)據(jù)集的增加的曝光,并具有根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行改進(jìn)和學(xué)習(xí)的能力。第三,我們將討論機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在臨床應(yīng)用中的主要障礙和挑戰(zhàn)。在數(shù)據(jù)科學(xué)的創(chuàng)新中,機(jī)器學(xué)習(xí)是一類使計(jì)算機(jī)能夠像人類一樣學(xué)習(xí)和提取或分類模式的技術(shù)和研究,機(jī)器可以進(jìn)一步分析更多的數(shù)據(jù)集,并從人類可能無法做到的數(shù)據(jù)中提取特征。機(jī)器學(xué)習(xí)具有改善放射工作流中各個(gè)步驟效果的潛力,包括訂單調(diào)度和分診、臨床決策支持系統(tǒng)、結(jié)果及其解釋、后處理和劑量估算、檢查質(zhì)量控制、放射學(xué)報(bào)告。在本文中,作者回顧了機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)在診斷放射學(xué)中的應(yīng)用實(shí)例。機(jī)器學(xué)習(xí)最近的研究和發(fā)展方向是,在現(xiàn)在和未來將其用于診斷成像。最后,我們將討論機(jī)器學(xué)習(xí)在放射學(xué)和除了放射學(xué)以外的其他醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中未來的發(fā)展方向。(2)機(jī)器學(xué)習(xí)策略:根據(jù)任務(wù)的不同,機(jī)器學(xué)習(xí)通常分為三大類:監(jiān)督、無監(jiān)督和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。在機(jī)器學(xué)習(xí)中,地面真理指的是假定為真的數(shù)據(jù)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是指,在沒有明確的規(guī)則指導(dǎo)下,機(jī)器通過自身與環(huán)境的交互結(jié)果進(jìn)行自我學(xué)習(xí)和提升。一種機(jī)器學(xué)習(xí)模式也可以同時(shí)使用有監(jiān)督反饋和無監(jiān)督方法的與增強(qiáng)反饋回路的組合。每一個(gè)隱層由一套神經(jīng)元組成,其中的每一個(gè)神經(jīng)元都與前一層的所有神經(jīng)元相連接。深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)(也稱為深度結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)、分層學(xué)習(xí)或深度機(jī)器學(xué)習(xí))是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一個(gè)子集,它包含不止一個(gè)隱層(通常更多,因此是“深”)。深度學(xué)習(xí)模型可以被歸類為典型的(或正常的)網(wǎng)絡(luò),其采取向量形式(一維)輸入(例如:非結(jié)構(gòu)化輸入)或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNS),其采取二維或三維形狀輸入(即結(jié)構(gòu)化輸入)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層通常由卷積層、池化層、完全連接層和歸一化層組成。遷移學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)是一種把處理先前任務(wù)獲取的知識(shí),應(yīng)用于新的、不一樣但是相關(guān)任務(wù)中的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。ImageNet大規(guī)模視覺識(shí)別挑戰(zhàn)賽是一個(gè)年度的競賽,該比賽中各類軟件通過正確識(shí)別和區(qū)分圖像中目標(biāo)的方法進(jìn)行競爭。理想條件下,需要訓(xùn)練、測(cè)試和驗(yàn)證三個(gè)數(shù)據(jù)集。大多數(shù)培訓(xùn)方法傾向于過度訓(xùn)練數(shù)據(jù),意味著能夠找到適合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的的模型,但是通用性不好。現(xiàn)在又許多可以進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的開源工具。而且,還有許多可用于機(jī)器學(xué)習(xí)的開源的算法,如CAFE、TRAP和TUNSOFLUM(見表1)。利用機(jī)器學(xué)習(xí),系統(tǒng)可以基于它的訓(xùn)練集簡單地使用統(tǒng)計(jì)來逼近響應(yīng)最多的結(jié)果,這意味著它是靈活的。因此,機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一種。機(jī)器學(xué)習(xí)在越來越多的例子中得到應(yīng)用,事實(shí)上,目前有許多人工智能的應(yīng)用都用到了機(jī)器學(xué)習(xí)。該小組正在開發(fā)個(gè)性化的解決方案,以減少錯(cuò)過護(hù)理的機(jī)會(huì)。還有,智能成像系統(tǒng)可以減少不必須的圖像、改善位置、同時(shí)幫助優(yōu)化結(jié)果的特征。進(jìn)一步的研究證明,機(jī)器學(xué)習(xí)可被用于檢測(cè)一些關(guān)鍵性的結(jié)果,如氣胸(圖6)、骨折、器官裂傷和中風(fēng)。乳腺癌篩查是最有望將機(jī)器學(xué)習(xí)納入放射學(xué)實(shí)踐的第一個(gè)領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)算法也有助于減少檢測(cè)肺結(jié)節(jié)的假陽性結(jié)果(20)。Synho博士和他的同事們創(chuàng)建了一種算法,根據(jù)輸入的兒科患者的手部照片準(zhǔn)確地描述骨齡。對(duì)于機(jī)器來說,作為獨(dú)立的圖像解釋器,需要廣泛獲取數(shù)據(jù)導(dǎo)出的知識(shí)?;诜谓Y(jié)節(jié)的影像學(xué)特征(如輪廓、紋理、邊緣等語義特征)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,可以提高肺癌結(jié)節(jié)的預(yù)測(cè)和診斷的準(zhǔn)確性。后處理:圖像分割、登記和量化2隨著更多的成像數(shù)據(jù)變得可用,在機(jī)器學(xué)習(xí)幫助下,醫(yī)學(xué)成像已經(jīng)在圖像的后處理方面取得了相當(dāng)大的進(jìn)展,如圖像配準(zhǔn)、分割和量化。2機(jī)器學(xué)習(xí)也可以用于模態(tài)間的圖像合成,例如,可以使用從相應(yīng)的MR圖像中生成的對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)來估計(jì)CT圖像。2圖像配準(zhǔn)通常用于多模態(tài)覆蓋,如PET/CT配準(zhǔn)和圖像的比較或減影。Wang等人使用基于美國有線電視新聞網(wǎng)的算法精確地分割CT圖像上的脂肪組織體積。為了解決這個(gè)問題,機(jī)器學(xué)習(xí)(也被稱為模型的數(shù)值觀察員觀察員)已發(fā)展成為一種用于圖像的質(zhì)量評(píng)估人類觀察者的替代品。3最近的研究表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可應(yīng)用于從低劑量的CT圖像降噪。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自動(dòng)輻射劑量估算在放射腫瘤學(xué)領(lǐng)域已經(jīng)得到了更多的應(yīng)用,它在診斷放射學(xué)中也具有類似的應(yīng)用潛力。自然語言處理器可以從敘述性的放射學(xué)報(bào)告中提取影像學(xué)表現(xiàn)和器官測(cè)量值,并對(duì)提取的測(cè)量值進(jìn)行分類。自動(dòng)數(shù)據(jù)集成和分析3在電子病
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