人工智能在医疗领域中的应用

人工智能在医学领域的应用人工智能可以应用于医疗的多个部门。根据医疗图像、文字、检查报告等，可以帮助医生诊断。例如，这几个问题：1.计算机辅助诊断(CAD):计算机辅助诊断2.基于内容的图像检索(CBIR):基于内容的图像检索3.图像质量评估4.大脑映射N Mammography CAD乳腺x光片可以诊断为乳腺x光，找出早期乳腺癌。辅助诊断在乳腺x射线片上效果良好。研究结果显示，如果让两位专家评价相同的乳腺x光，失误率就会降低很多。但是专家费用高，帮助其他专家的时间也很难。因此，在计算机成为其他专家的前提下，更喜欢，只增加了很少的费用的前提下，大大提高了准确性。早期乳腺癌是通过在x光中检测微相容性(MCS)进行的。MCs集群往往是乳腺癌的警告。传统MCs自动检测使用SVM。SVM取得了接近专家准确度的好结果。我们计划在MCs的探测中应用深度学习。深度学习可以达到比专家更高的准确度。N CBIR认为机器学习辅助诊断是黑盒，因此提高说服力的一种方法是提供关于阳性结果的类似已知案例。例如，如果机器在某些情况下判断出有乳腺癌，并且在数据库中发现了接近的一些x光，那么这个判断可能是有效的。所以给我x光片，我们要在数据库里找到最近的x光片。传统方法是为每个x光源计算一些唯一值，然后计算其他x光源唯一值的距离。我们将通过深入的学习，通过CNN计算各种图像的相似性。n图像质量评价医学图像的质量决定可靠性。判断形象质量是医疗中的重要问题。传统方法是计算图像的统计信息，如channelized hotelling observer(CHO)或特定高斯过滤。但是，这些特定方法有其自身的局限性。SVR机器学习被证明优于传统方法。我们使用深度学习来学习图像质量，在训练越来越多的数据时，将比以前的SVR算法产生深度学习效果。通过深入学习可以自动提取要素，节省了大量人力和物力。n大脑映射大脑以发现大脑的功能区域。传统方法是使用positron emission tomography(PET)和single-photon emission computed tomography(SPECT)。blood oxygen ation level dependent(加载操作级别开发，简称Bold)被发现，并开始大量使用功能管理资源成像(functional magnetic resonance imaging，fmri)。研究大脑映射的一个例子是新药对大脑的影响。选择实验对象，每剂：次，服药后服用一次安慰剂，然后扫描。所以每个对象都有两个图像。我们知道哪些是服药后的形象。这是分类问题：成为图像。我们必须判断图像是否是服药后的图像。传统的方法通过SVD降低了维度，分类为机器学习分类算法。一般准确度约为90%。我们将使用深度学习来提高准确度。n智能诊断系统客户是医疗机构。他们想从CT或X-Ray来判断病人是否患了肿瘤。客户映像和该映像是否健康的指示符。使用深入学习创建模型，对图像是否健康进行分类。首先，我们开发了图像分类深化学习网络。该网络适用于各种图像分类问题，运行速度快，结果也很好；其次，具有减少图像噪声和提高操作效率的算法。如果CT或X-Ray不能确定是否有肿瘤，我们建议患者做生理上的切片检查。智能病理学诊断有两个阶段，第一步是用大量数据训练模型。此步骤是脱机的，需要很长时间