4、医疗影像处理中的人工智能技术与应用

医疗影像处理中的人工智能技术与应用

1. 医疗影像AI关键技术与算法

在医疗影像分析中，需要运用各种技术和算法来解析并提取有用信息。AI预测模型主要聚焦于回归和分类任务，旨在依据输入特征预测连续值或类别概率。回归问题可通过线性回归等模型解决，更复杂的情况则可借助人工神经网络（ANN）这类通用近似器。ANN由具有非线性激活函数的相互连接的神经元组成，其能力由神经元数量和层数决定。深度神经网络凭借分层处理以及前馈或循环架构，在医疗影像应用中取得了显著成效。

目前，人们的关注点已从支持向量机（SVM）和随机森林等传统机器学习技术，转向卷积神经网络（CNN）、多层感知器（MLP）、U-Net架构、残差网络（ResNet）和生成对抗网络（GAN）等深度学习技术，这凸显了深度学习方法在医疗影像任务中的高效性。

• 卷积神经网络（CNN） ：CNN在医疗图像处理中占据主导地位，因其能够检测分层特征。它由卷积层和下采样层堆叠而成，随后是用于输出的全连接层。全卷积网络（FCN）能高效处理图像到图像的任务，如分割，通过一些操作恢复分辨率，U-net就是典型例子。FCN可用于有监督和无监督环境下的检测、分类和分割等任务。近期CNN架构的改进包括解决类别不平衡问题、添加挤压和激励块以及实现注意力机制，从而使模型更强大。CNN在分类、结果预测、治疗规划和运动跟踪等医疗应用中取得了成功。
• 多层感知器（MLP） ：MLP是一种ANN网络架构，由多层相互连接的神经元组成。每层神经元使用激活函数（通常为非线性函数，如Sigmoid或修正线性单元ReLU）处理输入数据。神经元之间的连接带有权重，决定了相互影