機(jī)器學(xué)習(xí)在放射學(xué)中的應(yīng)用和未來影響-文庫吧資料
2025-07-04 01:18本頁面
【正文】 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。自動放射劑量估計3機(jī)器學(xué)習(xí)可用于CT數(shù)據(jù)集的器官特異性分類和器官輻射劑量估算。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。3研究者已經(jīng)嘗試使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行自動圖像質(zhì)量的評價。為了解決這個問題，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)量評估人類觀察者的替代品。圖像定量分析3受過訓(xùn)練的觀察者（例如，有經(jīng)驗的放射科醫(yī)師）被認(rèn)為是基于任務(wù)的醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量評價的參考標(biāo)準(zhǔn)。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。有研究無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)在腦MR圖像變形配準(zhǔn)中的應(yīng)用。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。在訓(xùn)練過程中，鑒別器模型學(xué)習(xí)更好地區(qū)分噪聲數(shù)據(jù)與真實數(shù)據(jù)。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圖像中生成的對抗網(wǎng)絡(luò)來估計CT圖像。從醫(yī)學(xué)圖像提取相關(guān)臨床數(shù)據(jù)需要精確的圖像配準(zhǔn)和分割。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。研究表明，即使在復(fù)雜和不確定的環(huán)境中，人工智能仿真框架也能做出近似最優(yōu)的人類決策?；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)測和診斷的準(zhǔn)確性。2一些研究結(jié)果表明，機(jī)器學(xué)習(xí)可以改善對檢查結(jié)果的解釋，從而輔助放射科醫(yī)生工作。對于機(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。檢查結(jié)果的自動解釋2對醫(yī)學(xué)成像（正?；虍惓＃z測結(jié)果的解釋需要高水平的專家知識，經(jīng)驗以及基于每一種臨床情況下的臨床判斷。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。 一項后續(xù)挑戰(zhàn)已經(jīng)被提出，目的是將這些模型引入經(jīng)驗豐富的人類觀察者的臨床觀察差異()。機(jī)器學(xué)習(xí)算法也有助于減少檢測肺結(jié)節(jié)的假陽性結(jié)果（20）。2人們對于機(jī)器學(xué)習(xí)在肺結(jié)節(jié)的檢測、分類和管理中的作用越來越感興趣。乳腺癌篩查是最有望將機(jī)器學(xué)習(xí)納入放射學(xué)實踐的第一個領(lǐng)域。在乳腺X線攝影中，計算機(jī)輔助診斷已經(jīng)顯示出其有效性。進(jìn)一步的研究證明，機(jī)器學(xué)習(xí)可被用于檢測一些關(guān)鍵性的結(jié)果，如氣胸（圖6）、骨折、器官裂傷和中風(fēng)。結(jié)果的自動檢測1機(jī)器學(xué)習(xí)可以很快地在放射醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的結(jié)果自動檢測中產(chǎn)生反響。還有，智能成像系統(tǒng)可以減少不必須的圖像、改善位置、同時幫助優(yōu)化結(jié)果的特征。圖像獲取1機(jī)器學(xué)習(xí)可以使圖像系統(tǒng)智能化。該小組正在開發(fā)個性化的解決方案，以減少錯過護(hù)理的機(jī)會。病人登記和篩選1機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)促進(jìn)智能調(diào)度可以優(yōu)化患者的排班并降低患者的由于不參加醫(yī)療和放射學(xué)預(yù)約而錯過護(hù)理可能性。機(jī)器學(xué)習(xí)在越來越多的例子中得到應(yīng)用，事實上，目前有許多人工智能的應(yīng)用都用到了機(jī)器學(xué)習(xí)。然而，計算機(jī)輔助診斷包含很廣泛，可以將機(jī)器學(xué)習(xí)也納入其中。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一種。機(jī)器學(xué)習(xí)的通用性使其能夠在包括醫(yī)學(xué)在內(nèi)的不同領(lǐng)域快速擴(kuò)展。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)計來逼近響應(yīng)最多的結(jié)果，這意味著它是靈活的。為什么機(jī)器學(xué)習(xí)很強(qiáng)大1從根本上說，機(jī)器學(xué)習(xí)是強(qiáng)大的，因為它不是“易碎的”。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）。為什么是現(xiàn)在？計算能力和數(shù)據(jù)的收斂性1基于大規(guī)模并行并行處理芯片架構(gòu)的主要圖形處理單元，與并行計算方法（歷史上可用于圖形渲染和游戲）相結(jié)合，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能大幅度提高，使真正的深度學(xué)習(xí)成為可能。現(xiàn)在又許多可以進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的開源工具。在測試集中，在最初機(jī)器學(xué)習(xí)算法建模完成之后，最終模型可以應(yīng)用于獨(dú)立的測試數(shù)據(jù)集，以評估算法的性能、準(zhǔn)確性和通用性。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。在訓(xùn)練過程中，算法通過樣例進(jìn)行學(xué)習(xí)。理想條件下，需要訓(xùn)練、測試和驗證三個數(shù)據(jù)集。遷移學(xué)習(xí)為機(jī)器學(xué)習(xí)在不同領(lǐng)域的快速發(fā)展創(chuàng)造了良好的契機(jī)。ImageNet大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽是一個年度的競賽，該比賽中各類軟件通過正確識別和區(qū)分圖像中目標(biāo)的方法進(jìn)行競爭。例如：在ImageNet網(wǎng)站中（），一個預(yù)先訓(xùn)練來進(jìn)行非醫(yī)學(xué)圖像的分類和識別的CNN，已被用于CT掃描結(jié)果中對肺腫瘤的特征提取和病人的生存預(yù)測。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，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。池化層（或降采樣）用于減少空間維度，進(jìn)而改善計算性能，同時也減少了過度匹配的機(jī)會。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
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