4、医学图像分类的计算机技术综述

医学图像分类的计算机技术综述

1. 图像分类技术概述

在医学领域，图像分类算法依据提取特征的模式将医学图像分为不同类别，以判断其为良性或恶性。常见的计算机技术有人工神经网络、高斯混合模型、决策树（DT）、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、Adaboost分类器、朴素贝叶斯分类器（NBC）和模糊Sugeno模型等。

1.1 人工神经网络（ANN）

人工神经网络能让机器从训练数据中学习，其处理数据的方式类似于人类神经系统。它由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收每个观察的解释性特征作为输入，输入值在隐藏层进行转换，结果传递到输出层。这种计算技术能为处理医学图像数据集的放射科医生提供第二意见，有助于提高医疗服务质量。

1.2 概率神经网络（PNNs）

PNNs是径向基网络家族的成员，结合了贝叶斯决策理论和Parzen密度评估方法。其计算公式为：
[
g_j(x) = \frac{1}{(2\pi)^{P/2}\sigma^P N_j} \sum_{i=1}^{N_j} e^{-\frac{(x - x_{ij})(x - x_{ij})^T}{2\sigma^2}}
]
其中，(x) 为测试向量，(x_{ij}) 表示第 (j) 类的第 (i) 个训练向量，(N_j) 是第 (j) 类的模式数量，(\sigma) 是平滑值，(P) 是特征向量中的特征值。PNNs通常用于将数据分类到不同类别。

1.3 其他分类技术

• 高斯混合模型（GMM） ：由多个概率分布组成，假设数据由未知值的高斯分布形成。 </