機器學習在放射學中的應用和未來影響-wenkub.com
2025-06-25 01:18 本頁面
【正文】 這些技術可以潛在地促進放射學工作流程，提高放射科醫(yī)生的生產(chǎn)率，改進檢測和影像學表現(xiàn)的解釋，減少錯誤的機會，并增強患者的護理和滿意度。Miotto等人評估了來自超過70萬患者的醫(yī)療記錄，這些患者的無監(jiān)督深度學習表現(xiàn)為“深部患者”。 例如，可以通過機器學習準確地估計腦腫瘤對治療的反應。放射組學是一個新興的機器學習領域，它能夠將放射圖像轉換為可挖掘的高維數(shù)據(jù)。5審查各種此類數(shù)據(jù)（社會人口統(tǒng)計學，成像，臨床，實驗室和遺傳）的機器學習方法有可能實現(xiàn)進一步的個性化醫(yī)療保健，這遠遠超出僅通過成像應用可能實現(xiàn)的目標。跨學科合作與精準醫(yī)學50、機器學習模型在過去幾年中得到迅速發(fā)展。如果集中考慮放射科醫(yī)生所面臨的挑戰(zhàn)，人工智能系統(tǒng)可以增加更多價值。在可預見的未來，機器學習不會取代放射科醫(yī)師。醫(yī)生將獲得醫(yī)療診斷和治療的所有權交給患者。4視覺顯著性是一種可以感知的質(zhì)量，這使一些物品能夠從鄰居中脫穎而出并立即引起我們的注意。在識別潛在原因和邏輯很重要的領域（例如醫(yī)療保?。┲斜唤邮苁沟脵C器學習的可解釋性成為主要挑戰(zhàn)之一。另一個例子是繼續(xù)在用戶手中學習并且隨著時間的推移表現(xiàn)更好的算法。在臨床使用機器學習應用程序之前，應向FDA提交有關算法開發(fā)和臨床驗證的特定信息?？赡苄枰獮闄C器學習算法與現(xiàn)有系統(tǒng)的互操作性設置標準。美國國家癌癥研究所的注釋和圖像標記模型為圖像和圖像特征的注釋提供了一種可能的標準方法。定義標準4合理地開發(fā)人工智能工具需要定義標準化用例和注釋工具。地面實況注釋4廣泛的地面真理注釋往往需要對機器學習算法進行適當?shù)挠柧殹Ｗ顑?yōu)模型不僅準確地表示訓練數(shù)據(jù)，而且可以推廣到看不見的數(shù)據(jù)。由于神經(jīng)網(wǎng)絡缺乏大量特定特征，因此罕見的發(fā)現(xiàn)或特征也可能是其弱點，因此容易出現(xiàn)不準確的情況。 在醫(yī)學成像分析中，與其他類型的機器學習一樣，所需的數(shù)據(jù)量在很大程度上取決于要執(zhí)行的任務?？梢詫⒏鞣N機器學習技術（例如核方法，矩陣分解模型和基于網(wǎng)絡的融合方法）應用于數(shù)據(jù)集成和分析。機器學習和自然語言處理算法可以幫助跟蹤放射科醫(yī)師的建議，并減少后續(xù)建議通信中斷的可能性。利用自然語言處理從自由文本放射學報告中提取數(shù)據(jù)有助于質(zhì)量保證和性能監(jiān)測，以及臨床決策支持的大規(guī)模測試。最近的一項研究顯示，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡分類器對CT數(shù)據(jù)中器官和特定器官的輻射劑量進行分類，準確率超過高于96 %。比如，肝臟MRI圖像的質(zhì)量自動評估已經(jīng)得到實現(xiàn)。然而，評價大量的圖片需要花費醫(yī)生很長的一段時間。機器學習可用于橫截面成像中三維結構的定量評估。與其他神經(jīng)網(wǎng)絡相比，對抗生成網(wǎng)絡在圖像生成任務中表現(xiàn)出優(yōu)異的性能。一些研究已經(jīng)將機器學習的方法應用于圖像分割，例如在乳房X光攝影（56）、身體器官（35）、或關節(jié)和肌肉骨骼組織的MR圖像中對乳房密度進行分割。智能臨床決策支持系統(tǒng)可以提高護理質(zhì)量和成像效率，并減少檢查草案中的不良事件或錯誤的可能性?；跈C器學習的乳腺MR圖像特征提取可以改善對檢查結果的解釋，進而改善對乳腺癌的診斷。一個簡單的例子是腹腔內(nèi)游離空氣，對于術后患者這可能是一個正常的發(fā)現(xiàn)，但對于一個最近沒有手術的病人則是關鍵的發(fā)現(xiàn)。2骨齡分析和基于醫(yī)學成像的解剖年齡的自動確定對于兒科放射學和內(nèi)分泌學具有相當大的實用價值。例如，肺結節(jié)分類的深度學習系統(tǒng)是在經(jīng)驗豐富的人類觀察者之間的差異中進行的。但矛盾的是，計算機輔助診斷可能會被一些乳腺癌患者忽視，限制其臨床應效益。例如，有研究證實了可以將機器學習應用于類似肺結節(jié)和甲狀腺結節(jié)等偶然的結果提取?；跈C器學習的數(shù)據(jù)處理方法具有可以減少成像時間的潛力。Efren Flores博士在馬薩諸塞州總醫(yī)院（波士頓，Mulk）領導的一個項目是使用機器學習和預測分析來識別那些因為未能如約參加放射治療的高?；颊?。根據(jù)定義來看，機器學習算法是通過經(jīng)驗而非規(guī)則來自動改善。機器學習與人工智能1與機器學習相比，人工智能（或機器智能）可以通過計算機執(zhí)行更廣泛的人工智能，如問題解決，規(guī)劃，知識表示，語言處理，或“學習”。一種基于規(guī)則的方法暴露于現(xiàn)實世界時可能會被打破，因為真實世界經(jīng)常會出現(xiàn)一些程序員使用的規(guī)則所定義算法中未包含的示例。此外，企業(yè)積累了包括醫(yī)學圖像在內(nèi)的大量數(shù)字數(shù)據(jù)，數(shù)字化已經(jīng)發(fā)展幾十年。用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習的開放源代碼工具1在掌握了適當?shù)幕A知識后，可以采用相對簡單的低成本軟件來進行機器學習。驗證集采用單獨的數(shù)據(jù)評估進行模型擬合的評估和模型參數(shù)的調(diào)整。機器學習數(shù)據(jù)集通常情況下，機器學習的應用需要采用一個訓練測試系統(tǒng)。ImageNet是一個大型圖像數(shù)據(jù)庫，庫中的圖像已經(jīng)過手工標注圖像中的對象。CNNs（圖4）是目前醫(yī)學成像中最常用的機器學習技術。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡由一個輸入、輸出層和多個隱層構成，這些隱層（卷積）對輸入
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