機(jī)器學(xué)習(xí)在放射學(xué)中的應(yīng)用及其未來影響

1、機(jī)器學(xué)習(xí)在放射學(xué)中的應(yīng)用及其未來影響機(jī)器學(xué)習(xí)在放射學(xué)中的應(yīng)用及其未來影響Abstract：機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的最新進(jìn)展和未來前景在醫(yī)學(xué)成像中提供了有前途的應(yīng)用。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。此外，針對這些技術(shù)在放射學(xué)中的未來影響和自然延伸進(jìn)行了討論。1、機(jī)器學(xué)習(xí)的

2、最新進(jìn)展為包括醫(yī)學(xué)影像學(xué)在內(nèi)的工業(yè)和應(yīng)用提供了希望。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)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。在這篇綜述中，首先介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的“廣義”和“狹義”定義，然后介紹如何將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于成像解釋并使其得到發(fā)展。第二，我們將提供機(jī)器學(xué)習(xí)在診斷放射學(xué)中的應(yīng)用實(shí)例。第三，我

3、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)。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、（1）機(jī)器學(xué)習(xí)的定義：機(jī)器學(xué)習(xí)是一種使電腦具備學(xué)習(xí)能力卻又不依賴于直接的編碼規(guī)則的數(shù)據(jù)科學(xué)方法。機(jī)器學(xué)習(xí)可以創(chuàng)建能夠進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測的算法。與基于規(guī)則的算法相比，機(jī)器學(xué)習(xí)利用4、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要應(yīng)用，是一種統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)的方法。該網(wǎng)絡(luò)是在生物神經(jīng)系統(tǒng)處理大量信息的方式的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，網(wǎng)絡(luò)中有大

4、量高度互連的處理元件，稱為互連處理元件，稱為神經(jīng)元、結(jié)點(diǎn)或細(xì)胞。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。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。每個(gè)連接用加權(quán)值來量化。為了使網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生正確的輸出（例如，對圖像的檢測結(jié)果進(jìn)行正確的檢測和分類），需要通過輸入訓(xùn)練集對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，給每一個(gè)神經(jīng)元之間的連接一個(gè)恰當(dāng)?shù)臋?quán)重。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

5、無監(jiān)督的。深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5、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”）。換言之，深度學(xué)習(xí)算法是基于一種試圖在數(shù)據(jù)中提取更高級抽象的特征進(jìn)行學(xué)習(xí)的算法。機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)典型應(yīng)用是圖像目標(biāo)識別?？稍诰W(wǎng)上獲得具有深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識別的例子以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的不同層次的分析細(xì)節(jié)。6、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（