5、深度学习在医学图像分类中的应用

深度学习在医学图像分类中的应用

1. 引言

1.1 什么是图像分类

图像分类是为图像分配一个或多个标签，它是计算机视觉和模式识别中最基本的问题之一，具有广泛的应用，如图像和视频检索、视频监控、网页内容分析、人机交互和生物识别等。特征编码是图像分类的关键组成部分，过去几年里人们对其进行了大量研究，并提出了许多编码算法。

一般来说，图像分类的过程是先提取图像特征，然后对提取的特征进行分类。因此，如何提取和分析图像特征是图像分类的关键。传统的分类方法使用低级或中级特征来表示图像：
- 低级特征通常基于灰度密度、颜色、纹理、形状和位置信息，由人类定义（也称为手工特征）。
- 中级特征以及基于学习的特征，通常通过视觉词袋（BoVW）算法提取，在过去几年的图像分类或检索框架中非常有效和流行。

在计算机视觉中，提取特征后，通常使用分类器（如支持向量机SVM、随机森林等）为不同类型的对象分配标签。与传统方法不同，深度学习方法将图像特征提取和分类过程结合在一个网络中。深度学习的高级特征表示已被证明优于手工制作的低级和中级特征，并在图像识别和分类中取得了良好的效果。其主要优点是可以自动学习数据驱动（或特定任务）、高度代表性和分层的特征，并在一个网络上执行特征提取和分类，以端到端的方式进行训练。

以下是传统分类方法和深度学习方法的对比表格：
| 分类方法 | 特征提取 | 分类方式 | 特征表示 |
| — | — | — | — |
| 传统分类方法 | 低级或中级特征（手工特征） | 使用分类器（SVM、随机森林等） | 低级或中级特征 |
| 深度学习方法 | 自动学习高级特征 | 结合在一个