4、机器学习在微观图像分析中的应用

机器学习在微观图像分析中的应用

1. 引言

病理学中的微观图像分析对基于图像的计算机辅助诊断（CAD）至关重要，它能为疾病的早期检测提供潜在支持。随着微观成像技术的进步，每天都会产生大量微观图像，这使得手动评估数据变得不现实。因此，自动化的微观图像分析对于数字化标本评估迫在眉睫。此外，计算机化方法可以消除观察者之间的差异，显著提高评估的客观性和可重复性，有助于疾病的对比研究，并为诊断决策提供支持。

机器学习是计算机科学的一个子领域，旨在开发一组算法来检测现有数据中的模式，并利用这些发现的模式对新数据进行预测。与基于非学习的方法相比，机器学习不需要手动进行软件调整，更重要的是，它能有效处理难以用几个参数建模的高维数据。机器学习在计算机视觉、图像处理、数据挖掘、医学成像、计算生物学等领域引起了广泛关注。接下来将介绍几种流行的机器学习技术在数字病理图像分析中的应用，以及它们在微观图像上的细胞核/细胞检测和分割中的应用。

2. 检测

在微观图像中准确检测细胞核/细胞是许多后续计算机辅助生物医学图像分析的基础步骤，如细胞核/细胞分割、计数、跟踪、分类等。然而，在那些呈现密集簇和物体尺度差异较大的图像中，实现稳健的目标定位仍然是一项具有挑战性的任务。过去几年中，已经提出了许多方法来自动检测微观图像中的细胞核/细胞，如空间滤波器、基于核的投票和图划分等。但这些方法通常需要仔细调整参数才能在不同类型的图像上达到理想的性能，手动调整过程繁琐，限制了这些算法的使用。

相比之下，机器学习，特别是监督学习，从给定的图像数据中学习处理规则，而不是依赖手动参数选择。目前，细胞核/细胞检测通常被表述为像素或超像素（区域）级别的分类问题，并学习一个特定的模型将数据示例