32、医学图像的机器学习与预处理框架解析

医学图像的机器学习与预处理框架解析

在当今数字化时代，医学成像技术飞速发展，为疾病的诊断和治疗提供了重要支持。与此同时，机器学习在医学图像领域的应用也日益广泛，能够帮助实现疾病的早期检测和诊断。本文将深入探讨医学图像的机器学习处理方法以及一种名为 FP - MMR 的多模态磁共振图像预处理框架。

1. 机器学习基础

机器学习是向计算机系统提供科学算法和统计模型，使其无需明确指令就能执行特定任务的过程。它主要包括数据准备、特征提取和预测三个关键步骤，目的是训练数据模型，使用训练数据集和测试数据集进行学习。

机器学习模型主要分为以下五类：
- 监督学习 ：基于给定的输入和输出训练模型，用于预测新案例的输出。使用标记数据，根据输出类型可分为回归（连续变量输出）和分类（离散值输出）。
- 无监督学习 ：通过根据数据的相似性和接近程度进行聚类来训练模型，使用未标记数据。
- 半监督学习 ：基于少量标记数据和大量未标记数据进行模型训练。
- 强化学习 ：既无输入数据也无输出数据，旨在实现更好的在线性能。
- 优化 ：选择最适合数据并能给出理想结果的模型。

常见的机器学习模型包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、遗传算法和贝叶斯系统。在图像处领域，人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）应用广泛。

1.1 支持向量机（SVM）

SVM 是一种用于分类和回归的监督学习方法。它训练一