在介绍机器学习在医学中的应用之前,需要先了解一些机器学习算法。 1.监督学习算法 监督学习是一种机器学习范例,其需要一个标签数据集。通过学习标签数据,模型输出功能的信息,从而可以预测新数据。在医学中,监督学习算法可以用于诊断、病人风险评估等。 2.无监督学习算法 无监督学习是一种机器学习范例,其无需与标签数据...
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...
1.以下那种算法不属于有监督的机器学习方法( ) A. 分层聚类算法 B. 支持向量机 C. 决策树 D. 逻辑回归 2.本文章中,机器学习方法再肺癌诊疗过程中的应用不包括( ) A. 肺癌诊断和易感性评估 B. 肺癌预后评估 C. 肺癌复发监测 D. 肺癌病因分析 3.机器学习模型效果的评价方式不包括( ) A. 曲线下面积AUC...
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,...
下面梳理的11篇文章为个人的读书笔记其中1篇为好友陈凌霄所作大部分翻译自文章中所列机器学习外文教材由corylesmeister博士主编masteringmachinelearningwithr第2版一书进行翻译其中部分r语言代码笔者进行了修改 机器学习算法在医学科研中应用系列文章汇总(更新版) 过去几个月共发布了11篇文章系统讲解了机器学习的方法与R...
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1.机器学习的基础算法:线性回归 2. Logistic回归与判别分析; 3.线性模型中的高级特征选择技术(包括岭回归、Lasso回归、弹性网络); 4. K最近邻与支持向量机在医学研究中应用; 5.分类回归树(包括回归树、分类树、随机森林等)在医学研究中应用; 6.神经网络与深度学习在医学研究中应用; ...