11、机器学习与深度学习在医学可视化中的应用

机器学习与深度学习在医学可视化中的应用

1. 机器学习在医学影像研究中的应用

在医学影像研究领域，机器学习技术常被用作高效的分类器和分组算法。让机器执行常规、明确的工作很有吸引力，因为计算机比人类更具一致性和持久性。近期研究表明，计算机能够学习甚至掌握曾经被认为超出其能力范围的任务，这使得机器学习技术在计算机辅助诊断和决策支持系统中可能发挥重要作用。更值得注意的是，机器有时能够“理解”人眼无法察觉的模式，这一发现极大地激发了人们对机器学习的兴趣，尤其是在医学图像分析方面的应用。例如，机器学习已经被证明能够像医学专家一样从医学照片中诊断多种疾病。

1.1 什么是机器学习

当机器学习算法应用于一组变量和关于这些数据的一些知识时，系统可以从训练示例中学习，并利用所学知识进行预测。如果算法系统修改其变量值以提高性能，即正确检测到更多测试用例，那么就认为它在执行该任务。机器学习技术主要分为无监督学习、强化学习和监督学习三大类。由于强化学习系统的选择会影响患者未来的健康以及他们获得治疗的选择，因此强化学习在医学应用中并不充分，因为很难预测其长期影响。

监督学习和无监督学习的主要区别在于训练数据集是否有与输入数据匹配的标记输出。监督学习推断输入和标记输出之间的数学关系，而无监督学习推断表达输入数据中隐藏特征的函数。根据目标，监督学习的输出数据可能具有分类值或数值连续值。

1.2 机器学习算法

可以使用多种算法来确定最佳特征权重，这些算法基于不同的特征权重修改方式和数据假设。以下是一些最常用的方法概述：
- 神经网络 ：人工神经网络（ANNs），也称为模拟神经网络，是深度学习算法的