一、机器学习在医学影像诊断中的应用 机器学习是一种能够使计算机通过学习数据来提取特征和进行预测的方法。在医学影像诊断中,机器学习可以应用于各种影像诊断,如X光、CT、MRI等。它能够帮助医生在大量的医学影像数据中发现隐藏的模式和规律,提供诊断的参考意见。 1. 病灶检测与分割 机器学习可应用于医学影像中病灶的检...
本文将从分类、聚类和图像分割三个方面,介绍机器学习算法在医学影像诊断中的应用案例。 第二章分类 分类是机器学习中的一个重要问题。在医学影像诊断中,分类可以被用来区分正常样本和异常样本,或者不同疾病之间的影像差异。支持向量机(SVM)是一种经典的二分类算法。举个例子,韩勇等人[1]提出了一种基于SVM的肝钙化...
2020年6月17日,上海交通大学自动化系黄晓霖副教授做客“CAA云讲座——智能健康与生物信息专题论坛”,为大家带来了精彩报告——机器学习稳健性研究及在医学影像处理中的应用。报告中指出,稳健性是机器学习研究的重要方面,也是在实际中能否成...
机器学习深度学习在临床工作中,医学影像为临床决策提供重要的辅助信息.但传统的影像诊断主要基于放射科医生的主观判断,已不能满足精准医学发展的要求.近年来,以深度学习为代表技术的机器学习方法,为拓展医学影像的临床应用范围提供了巨大的机遇.对机器学习在医学影像中的研究和应用,基本概念,研究现状作简要介绍,以期推动...
机器学习血管跟踪技术:从传统算法到深度学 | 在医学影像领域,开发高效的血管跟踪算法对于血管疾病的诊断和治疗具有重大意义。血管跟踪技术致力于解决关键点检测、中心线提取和血管分割等一系列识别挑战。 本综述文章深入探讨了血管跟踪方法,尤其聚焦于机器学习基方法。文章首先回顾了传统的机器学习算法在血管跟踪中的应用,...
机器学习是一种人工智能的分支,通过训练模型来识别和分类数据。在医学影像计算机辅助诊断中,机器学习可以通过分析图像数据,提取特征并进行识别分类,帮助医生快速诊断疾病。 机器学习在医学影像计算机辅助诊断中的应用种类繁多,如肺结节的自动检测和分类、乳腺癌的诊断、视网膜病变的识别等。 肺结节的自动检测和分类是机器学...
在医学影像分析中,无监督学习主要用于医学影像的特征提取和医学影像之间的相似性计算。比如,自编码器可以用于医学影像的特征提取,生成式对抗网络(GAN)可以用于医学影像的图像增强和噪声去除,这些都是无监督学习在医学影像分析中的具体应用。 二、医学影像诊断中的机器学习算法 医学影像诊断是医学领域中非常重要的研究方向...
【听AI讲座,来智源社区】 活动上新: 03月15日 15:00-17:00 学术报告丨哈工大徐睿峰教授:独白式和对话式论辩挖掘 链接 03月16日 19:00-20:00 学术研讨会丨基于领域知识的机器学习在医学影像分析中的应用 链接 03月17日 14:30-16:30 青源Talk丨上海交通大学张拳石:深度学习可解释理论的统一体系与去芜存...