機器學習在放射學中的應用及其未來影響

1、機器學習在放射學中的應用及其未來影響機器學習在放射學中的應用及其未來影響Abstract：機器學習技術的最新進展和未來前景在醫(yī)學成像中提供了有前途的應用。機器學習具有改善放射工作流中各個步驟效果的潛力，包括訂單調度和分診、臨床決策支持系統、結果及其解釋、后處理和劑量估算、檢查質量控制、放射學報告。在本文中，作者回顧了機器學習和人工智能技術在診斷放射學中的應用實例。此外，針對這些技術在放射學中的未來影響和自然延伸進行了討論。1、機器學習的

2、最新進展為包括醫(yī)學影像學在內的工業(yè)和應用提供了希望。在數據科學的創(chuàng)新中，機器學習是一類使計算機能夠像人類一樣學習和提取或分類模式的技術和研究，機器可以進一步分析更多的數據集，并從人類可能無法做到的數據中提取特征。機器學習最近的研究和發(fā)展方向是，在現在和未來將其用于診斷成像。在這篇綜述中，首先介紹機器學習的“廣義”和“狹義”定義，然后介紹如何將機器學習應用于成像解釋并使其得到發(fā)展。第二，我們將提供機器學習在診斷放射學中的應用實例。第三，我

3、們將討論機器學習技術在臨床應用中的主要障礙和挑戰(zhàn)。最后，我們將討論機器學習在放射學和除了放射學以外的其他醫(yī)學領域中未來的發(fā)展方向。2、（1）機器學習的定義：機器學習是一種使電腦具備學習能力卻又不依賴于直接的編碼規(guī)則的數據科學方法。機器學習可以創(chuàng)建能夠進行學習和預測的算法。與基于規(guī)則的算法相比，機器學習利用4、人工神經網絡是機器學習中的重要應用，是一種統計和數學的方法。該網絡是在生物神經系統處理大量信息的方式的基礎上發(fā)展起來的，網絡中有大

4、量高度互連的處理元件，稱為互連處理元件，稱為神經元、結點或細胞。一個人工神經網絡的結構包括：一個輸入層，一個或者多個“隱層”，以及一個輸出層。每一個隱層由一套神經元組成，其中的每一個神經元都與前一層的所有神經元相連接。每個連接用加權值來量化。為了使網絡產生正確的輸出（例如，對圖像的檢測結果進行正確的檢測和分類），需要通過輸入訓練集對網絡進行訓練，給每一個神經元之間的連接一個恰當的權重。人工神經網絡中的學習可以是監(jiān)督的、部分監(jiān)督的或者完全

5、無監(jiān)督的。深度學習和卷積神經網絡5、深度學習（也稱為深度結構化學習、分層學習或深度機器學習）是人工神經網絡算法的一個子集，它包含不止一個隱層（通常更多，因此是“深”）。換言之，深度學習算法是基于一種試圖在數據中提取更高級抽象的特征進行學習的算法。機器學習的一個典型應用是圖像目標識別?？稍诰W上獲得具有深度學習的目標識別的例子以及神經網絡中的不同層次的分析細節(jié)。6、深度學習模型可以被歸類為典型的（或正常的）網絡，其采取向量形式（一維）輸入（