1、人工智能与机器学习在图像处理和计算机视觉中的应用

人工智能与机器学习在图像处理和计算机视觉中的应用

1. 领域概述

数字信号处理、计算机视觉和图像处理是当今发展迅速的研究和技术领域，在工程的几乎所有学科中都有越来越多的应用，如医学成像、计算机视觉、医疗保健、遥感、农业、机器人技术、通信系统和太空探索等。机器学习算法通过构建自适应数学模型从数据中学习，能够检测训练数据中的模式，其在图像处理和计算机视觉领域有着重要应用。图像处理是对图像进行操作、分析并获取信息以提供给人类解读的过程，机器学习算法对图像的解读方式与人类大脑相似。

2. 机器学习在医疗系统中的应用

2.1 精子头部异常检测

在临床病理学中，精液分析是关键环节之一。以往，胚胎学家手动分析精子形态以检测可能的结构异常，但工作量增加导致的疲劳和人际偏见可能使诊断结果容易出错。为解决这一问题，研究人员从Mendeley数据中收集精子图像数据集，以80:20的训练:测试比例对各种机器学习模型进行训练和测试，旨在开发一种能提供快速准确结果的自动化临床工具，该工具可为医生提供对人类精子头部形态的准确、快速评估。

2.2 多囊卵巢综合征诊断

多囊卵巢综合征（PCOS）在育龄女性中极为普遍，是最常见的内分泌病。由于其临床异质性，确定个体是否患有该疾病的特征并不十分准确。因此，采用机器学习概念构建基于年龄、体重等多种特征的分类系统，实验结果表明，该方法诊断PCOS的准确率较高且错误率较低，是一种适用的诊断工具。

2.3 乳腺癌组织病理学图像分类

传统的深度学习方法在使用标注数据时存在缺点，而半监督学习方法结合生成对抗网络（GANs）可以解决训练深度学习分类器时标记输入数据不足