深度学习在医学图像中的应用

医学图像分析已是当前医学研究、诊断和治疗中必不可少的技术手段。医学图像中含有重要的生理、病理信息等知识，但由于图像中的信息量大、维度高，这些信息在医学图像中表现复杂，所以挖掘难度很大。尽管从二十世纪五六十年代起，学者专家都在尝试用计算机辅助手段从中挖掘有价值的诊断信息，但效果一直不理想，直到近几年，随着机器学习算法陆续取得重要进展，人类步入深度学习时代，医学图像辅助检测与诊断技术才有了较大进步。 本书内容由浅入深，从易到难，各章节既相对独立，又前后关联。既适合对医学图像分析有兴趣的爱好者作为入门读物，以了解本领域背景和基础知识，也能为计算机医学图像分析研究领域的学者带来创新思路。

这是一本详细阐述深度学习在医学图像分析中应用的著作。本书内容由浅入深，从易到难，各章节既相对独立，又前后关联。既适合对医学图像分析有兴趣的爱好者作为入门读物，以了解本领域背景和基础知识，也能为计算机医学图像分析研究领域的学者带来创新思路。 在本书中，首先介绍了医学图像分析的重要性，指出其在疾病诊断和治疗中的关键作用。接着，本书详细介绍了深度学习算法的发展历程，从推理期到知识期，再到学习期的转变。在医学图像分析领域，深度学习技术以其自动学习参数和自动提取特征的内在优势，已经在很多视觉分析任务中获得成功，尤其是医学图像辅助检测与诊断技术。 书中进一步探讨了计算机辅助检测在肺癌诊断中的应用，以及深度学习在肺结节诊断中的应用。肺结节是肺癌的早期表现，因此准确的诊断对于肺癌的早期治疗至关重要。通过深度学习技术，可以训练出能够自动识别肺结节的模型，从而帮助医生更准确地检测出肺癌。 本书还详细讨论了肺结节分类中的样本不足问题，并提出了多种解决方法，如DFF-Co-forest方法、基于人工免疫优化的征象分类网络融合方法、TriCaps-RL方法等。这些方法通过不同的方式，都在一定程度上解决了肺