12、医学影像中的机器学习：从病理偏差学习到解剖结构解析

医学影像中的机器学习：从病理偏差学习到解剖结构解析

1. 病理偏差学习

在医学研究中，学习病理偏差对于理解疾病机制和评估治疗效果至关重要。我们采用一种方法来建模病理性心肌运动模式，将其视为从正常状态沿着非线性流形结构的平滑偏差。

1.1 参数估计

该方法的主要参数估计方法如下表所示：
| 参数 | 估计方法 | 相关集合 |
| — | — | — |
| 最近邻数量 | 节点流 + Isomap 误差 | 训练集 |
| 输出空间维度 | 节点流 + Isomap 误差 | 训练集 |
| 核带宽 | 邻域大小分布 + 自适应核或多尺度公式 | 测试集 |
| 插值权重 | 泛化能力 | 测试集 |
| 样本大小 | 结果收敛性 | 训练集 + 测试集 |

在算法的学习部分，需要估计方法参数。每个插值依赖于核带宽和正则化权重。核带宽自动确定，两个连续插值的正则化权重通过启发式测试联合估计，其最优值基于训练集的泛化能力确定。

样本大小对方法性能有影响。通过随机生成较小规模的数据集计算到流形和到正常状态的两个估计距离，结果显示，当样本数量超过 45 时，到流形的距离结果稳定；超过 41 时，到正常状态的距离结果稳定，这表明对 50 个真实受试者的研究结果是可信的。

1.2 临床应用分析

我们根据到流形的距离（模拟间隔闪烁的异常模式）和沿着流形到正常状态的距离，分析了人群的运动模式。这两个距离定义了一个二维空间，便于可视化亚组差异。

• 按人群分析 ：训练集（间