9、机器学习助力精准诊断与预后评估

机器学习助力精准诊断与预后评估

1. 引言

随着新成像技术的出现，医学成像在患者医疗保健中变得越来越不可或缺。机器学习在医学图像分析中发挥了重要作用，其应用领域广泛，包括图像分割、配准、融合和计算机辅助诊断等。机器学习在医学成像中取得成功的原因包括自动化程度提高、灵敏度和特异性高。它推动了自动化方法的发展，避免了传统基于兴趣分析中易出错和劳动密集的手动程序。高维多元模式分析（MPVA）方法能够充分利用高维数据，识别和测量大脑中由疾病或药物干预引起的细微和复杂的结构与功能变化。

然而，尽管取得了重要进展，但仍存在一些重大挑战需要解决，主要包括：
- 降维：成像数据的高维度和相对较小的样本量是训练机器学习模型时面临的基本问题。随着成像数据分辨率的提高和多参数成像的增加，数据的维度和复杂性进一步加剧。
- 模型解释：机器学习模型通常被视为“黑匣子”，虽然可以提供疾病存在的指标，但无法告知每个大脑区域对判别模式构建的贡献。
- 疾病异质性：大多数现有方法假设单一的病理生理过程，忽略了大脑疾病的异质性。

2. 降维

高分辨率成像技术产生了高维、复杂的临床数据集，高维度数据和相对较小的样本量给分析带来了挑战。为了解决这个问题，通常需要进行降维，目标是提取少量成像特征，同时保留重要信息以识别具有良好预测价值的成像模式。降维方法通常可分为两类：
- 空间分组 ：将空间上接近且成像测量相似的元素分组。
- 统计驱动的降维 ：考虑在人群中以一致方式变化的图像元素。

2.1 空间分组降维

这类方法通常将问题表述