2、医学领域中深度学习与图像智能处理的融合应用

医学领域中深度学习与图像智能处理的融合应用

1. 机器学习与医疗数据处理

机器学习（ML）作为人工智能的一个子领域，让计算机能够像生物一样学习。它借助算法分析数据、从中学习并应用所学知识进行预测。其根源可追溯到很久以前，且与统计学习的发展紧密相连。

一个机器学习问题包含三个主要部分：要执行的任务（T）、性能度量（P）和训练经验（E）。例如在医疗诊断场景中，任务可能是从X光图像中识别和分类COVID - 19，性能度量可能是正确预测患者的百分比，训练经验可能是标记为COVID - 19阳性或阴性的X光图像数据库。

医疗行业积累了大量复杂数据，可用于精准医学。但从这些数据集中提取有意义的信息，需要复杂的机器学习算法来自动生成能分析大规模复杂数据并更快、更准确地传播结果的模型。

如今，机器学习进一步分为传统机器学习和深度学习。传统机器学习方法包括回归、决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯算法、k近邻算法（k - NN）和k均值等，这些方法是为应对大数据集带来的建模挑战而开发的。

随着技术进步，生物学各领域尤其是医学和医疗保健领域的结构化和非结构化数据不断增加。结构化健康信息易于分析，而非结构化医疗数据包括各种笔记、图像、音频和视频记录、报告和出院总结等，分析起来更具挑战性。数据复杂性和模型灵活性之间的权衡由偏差 - 方差权衡来描述，机器学习算法会优化这种权衡，使拟合模型能很好地推广到新数据。

医疗数据中，患者信息如诊断、用药和实验室结果等记录通常较小，约10KB，而放射图像包含更多信息，超过1000KB。因此，经典数据分析方法适用于低维数据，而高维数据如图像则需要新的机器学习方法。

2. 深度学习在电