22、基于迁移学习的COVID - 19计算机辅助诊断系统开发

基于迁移学习的COVID - 19计算机辅助诊断系统开发

1. 引言

计算机辅助诊断（CAD）系统通过处理医学图像特征、标记显著区域和对图像进行分类，来辅助医学图像的解读。它能够在早期检测图像中的异常，并快速评估信息，以实现准确的疾病识别和诊断。CAD的应用领域广泛，包括乳腺摄影、肺癌、宫颈癌、脑癌和冠状动脉疾病等。

CAD系统主要涉及图像采集、预处理、特征提取、特征选择、特征分割和分类等步骤：
- 图像采集 ：利用医学成像技术获取图像。
- 图像预处理 ：如去噪和增强等方法，用于提高图像质量。
- 特征提取 ：为区分图像的恶性阶段，提取图像的某些属性，包括纹理特征和随机特征。
- 特征选择 ：以最基本的形式呈现图像，提高学习精度并减少计算时间。
- 图像分割 ：将图像分割成多个部分，使图像表示更有意义，有助于将复杂图像转换为简单图像。

传统上，医学图像的手动分类由放射科医生负责，但由于图像受噪声影响、观察者间存在差异、劳动强度大以及主观解释等问题，CAD图像分类应运而生。传统的CAD图像分类方法使用手工特征，其效果依赖于提取和选择的特征。而深度学习是机器学习的一个分支，它将图像特征的提取和分类结合在一个网络中，卷积层可自动提取特征，消除手工特征可提高分类性能。

然而，深度学习网络需要大量的医学图像，而可用的医学训练图像通常因伦理和法律问题而稀缺，且标记和注释医学图像耗时且需要经验丰富的放射科医生。迁移学习允许使用较少的训练