医学影像分析

核心技术和概念

医学图像分析的核心是应用各种计算机视觉（CV）技术，以应对医学数据的独特挑战。医学图像通常包含复杂的解剖结构、需要高检测灵敏度的细微异常，并遵循DICOM（医学数字成像与通信）等标准化格式。采用的主要 ML 技术包括

• 图像分割：逐像素划分特定的感兴趣区域，如器官或肿瘤。通常使用U-Net等架构。您可以学习如何使用Ultralytics YOLO11 进行实例分割。
• 图像分类：为整个图像指定一个标签，例如，将胸部 X 光片分类为显示肺炎或未显示肺炎。探索Ultralytics 分类数据集，查看示例。
• 物体检测：使用边界框识别和定位图像中的特定对象，例如检测肺部 CT 扫描中的结节。模型如 Ultralytics YOLO等模型经常被用于这些任务。

深度学习（DL），尤其是卷积神经网络（CNN），极大地推动了这一领域的发展。卷积神经网络擅长直接从图像数据中自动学习复杂的分层特征，在特征提取和模式识别等任务中的表现往往超过传统的图像处理方法。像 PyTorch和 TensorFlow等框架提供了构建这些复杂模型的必要工具。

实际应用

人工智能驱动的医学图像分析正在改变临床实践的各个方面：

1. 肿瘤学（癌症诊断与分期）：人工智能算法通过分析扫描（CT、MRI、PET）来检测肿瘤、评估肿瘤大小和扩散情况，并监测治疗反应。例如，使用YOLO11 等模型的系统可以在医学成像中进行肿瘤检测训练，从而帮助放射科医生发现细微病变。在美国国家癌症研究所（NCI）等机构的支持下，脑肿瘤数据集等公共数据集有助于推动这一领域的研究。
2. 眼科（眼部疾病检测）：深度学习模型分析视网膜眼底图像，检测糖尿病视网膜病变、青光眼和老年性黄斑变性等疾病的迹象。一个突出的例子是Google 健康公司（Google Health）在视网膜疾病自动评估（Automated Retinal Disease Assessment，ARDA）方面所做的工作，这项工作使服务不足人群能够更早地发现疾病。
3. 放射学工作流程优化：人工智能工具可以通过标记扫描中的关键发现来帮助确定紧急病例的优先级，协助进行标准测量，甚至生成初步报告，从而提高《放射学》等期刊所述的效率：人工智能。
4. 病理切片分析：分析数字病理切片以识别癌细胞、计数特定细胞类型（有丝分裂计数）或量化生物标志物，从而协助病理学家进行诊断。数字病理资源详细介绍了这些先进技术。

与普通计算机视觉的区别

医学影像分析在很大程度上借鉴了普通履历分析，但又具有鲜明的特点：

• 关注细微特征：与对日常物体（如猫、狗）进行分类的一般图像识别不同，医学分析通常需要检测到与正常情况非常微妙的偏差，而这种偏差预示着疾病。
• 高风险和高精度要求：医疗诊断中的错误会造成严重后果，与许多消费级 CV 应用程序相比，对准确性和可靠性的要求极高。通常会使用交集大于联合（IoU）和平均精度（mAP）等指标对性能进行严格衡量。
• 数据隐私与安全：医疗数据高度敏感，受美国 HIPAA 等法规的保护。确保数据隐私和安全至关重要。
• 可解释性需求：临床医生需要了解人工智能模型为何能做出特定预测。这就是可解释人工智能（XAI）技术的重要性所在。
• 标准化数据：医学成像通常使用DICOM 等特定格式，与普通图像格式（JPEG、PNG）相比，需要专门的处理工具。

工具和培训

开发和部署医学图像分析解决方案需要专门的工具和平台。除了像 PyTorch和 TensorFlowUltralytics HUB等平台提供了简化的工作流程，用于在医学数据集上训练自定义模型、管理实验和准备部署模型。OpenCV等库对于图像处理任务也至关重要。有效的模型开发通常需要精心的超参数调整和适合医学图像的强大数据增强策略。FDA 等监管机构为医疗设备中的 AI/ML 提供指导。美国国立卫生研究院（NIH）等研究机构则促进人工智能在生物医学研究中的应用。