17、肝脏图像分类：机器学习模型的评估与优化

肝脏图像分类：机器学习模型的评估与优化

1. 引言

肝脏疾病是全球范围内导致死亡的主要原因之一，早期准确的诊断对于治疗和管理至关重要。近年来，随着医学影像技术和机器学习的进步，肝脏图像的自动分类和诊断成为了研究热点。本文将详细介绍用于肝脏图像分类的机器学习模型，重点讨论其性能评估、局限性以及可能的改进方向。

2. 补丁分类器的性能

肝脏图像分类的一个关键步骤是对肝脏的不同区域进行细粒度的分类。为此，研究者们开发了一种卷积神经网络（CNN）补丁分类器，用于识别图像中的健康组织（H）、早期病变（C）、晚期病变（P）和正常组织（N）。表1展示了每个类别的样本数量及训练/验证/测试集的划分情况。

类别	训练/验证	测试	提取的补丁（训练）	提取的补丁（验证）	提取的补丁（测试）
H	180	60	306(11016)	75(2700)	100
C	152	80	235(8460)	75(2700)	100