18、机器学习在肺部疾病诊断中的应用综述

机器学习在肺部疾病诊断中的应用综述

1. 引言

机器学习（ML）在医疗保健领域是一个快速发展的主题，在疾病诊断、预测和管理方面具有巨大潜力，最终可提升个性化治疗水平。随着自动化数据采集在日常护理中日益普遍，机器学习模型识别疾病或预测疾病发展轨迹的能力也在不断增强。

机器学习是人工智能的一种，它运用算法在庞大、复杂的数据集中寻找模式，而传统统计方法可能难以发现这些模式。机器学习主要分为三种类型：监督学习、无监督学习和深度学习，具体使用哪种类型取决于分析的目标和数据信息。当患者疾病的严重程度已知时，监督学习方法会基于带有标注结果的数据创建预测模型。人工神经网络（ANNs）是复杂的模型，它使用多个相互连接的处理单元（即神经元）从原始数据中提取大量信息，并提供一组预测规则。

图像分割是图像分析中最基本且具挑战性的主题之一，也是图像处理的关键环节。在计算机视觉中，图像分割是将图像分割成重要部分或组件的过程。它可用于发现肿瘤或其他病理状况、测量组织体积、进行计算机辅助医疗程序、规划治疗方案、研究解剖结构、在卫星图像中查找目标以及识别独特标记等。图像分割算法根据间断性和相似性等特征进行分类，主要分为基于边缘的分割和基于区域的分割。基于边缘的分割策略依赖像素的不连续性特征，通过识别不同区域之间具有快速强度变化的边缘或像素来实现图像分割，最终得到二值图像。基于边缘的分割策略主要有基于暗直方图和基于角度的两种基本方法。

2. 相关工作

以下是不同年份在肺部疾病相关研究中的一些重要工作：
|年份|研究内容|主要成果|
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|2010年|Yudong Zhang等人利用小波变换策略提取肺部