25、医学图像分析中的机器学习方法

医学图像分析中的机器学习方法

在医学图像分析领域，机器学习技术发挥着至关重要的作用。本文将介绍支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）这两种常见的机器学习模型，以及它们在医学图像诊断中的应用。

支持向量机（SVM）

支持向量机是一种强大的机器学习模型，基于特定的优化方程（式17.22），可以通过顺序最小优化等方法找到最优超平面，从而实现分类任务。即便在数据维度较大的情况下，SVM 也能找到全局最优解，具有较高的分类性能。然而，SVM 在医学图像分析中存在一些局限性：
1. 训练困难 ：在处理大型医学数据集时，训练的计算成本会随着训练数据样本的增加而呈指数级增长。
2. 任务适用性 ：虽然 SVM 可用于回归和多类分类任务，但主要还是应用于二分类问题。
3. 特征提取 ：需要进行预处理来提取有效的图像特征向量。
4. 参数选择 ：需要选择合适的核函数及其超参数，以提高分类性能。

卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络是一种主要用于图像分析的神经网络，其层次结构模仿了人类视觉皮层的机制。CNN 起源于 Neocognitron 和 LeNet，特别是具有两个或更多隐藏层的深度卷积神经网络（DCNN），是基于深度学习的图像分析方法之一。

CNN 的结构

CNN 通常由卷积层、池化层和全连接层组成：
- 卷积层 ：从输入图像中提取特征图。卷积操作是卷积滤波器在输入图像上滑动并与重叠的