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，这些数据通常包括复杂的结构、细微的异常以及DICOM 等标准化格式。采用的主要 ML 技术包括

• 图像分割：逐像素勾勒特定器官、组织或异常（如肿瘤或病变）。这对于容积测量和针对性干预至关重要。通常使用U-Net等技术。
• 图像分类：根据是否存在疾病（如恶性肿瘤与良性肿瘤）对整个图像或区域进行分类。
• 物体检测：识别和定位图像中的特定对象，如检测胸部 X 光片中的结节或在手术分析过程中识别医疗器械。模式如 Ultralytics YOLO等模型可用于此类任务。
• 配准：对齐多张图像（可能是在不同时间或使用不同模式拍摄的），以比较变化或融合信息。

深度学习（DL），尤其是卷积神经网络（CNN），能够自动学习图像数据中的复杂特征，在性能上往往超越传统方法，因而极大地推动了该领域的发展。

实际应用

由人工智能/ML 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：人工智能算法通过分析 CT 或核磁共振成像扫描，自动检测和分割肿瘤，测量肿瘤体积，并跟踪肿瘤随治疗时间的变化。这有助于放射科医生更早、更一致地识别潜在的癌变。Ultralytics 已探索将YOLO 用于肿瘤检测，展示了先进物体检测模型的潜力。美国国家癌症研究所（NCI）积极支持这一领域的研究。
2. 眼科：系统分析视网膜眼底图像，检测糖尿病视网膜病变、青光眼或老年性黄斑变性的迹象。通过自动筛查进行早期检测可以防止视力丧失。Google的自动视网膜疾病评估（ARDA）等项目证明了其对现实世界的影响。

与普通计算机视觉的区别

虽然医学图像分析使用了许多普通 CV 的技术，但它在几个方面有所不同：

• 特定领域：它专门处理医学图像，需要解剖学、病理学和成像模式方面的专业知识。
• 高风险：错误会对患者的健康造成严重后果，因此对准确性和可靠性的要求特别高。
• 数据限制：医疗数据集可能较小，由于数据隐私法规（如 HIPAA）的限制而较难获取，而且通常存在类别不平衡（罕见疾病）的问题。脑肿瘤数据集等公共数据集是宝贵的资源。
• 可解释性：临床医生通常需要对人工智能预测做出解释，因此可解释的人工智能（XAI）至关重要。

一般的图像识别可能会对日常物体进行分类，而医学图像分析则不同，它侧重于细微的病理指标。物体检测可以发现汽车或人等物体，而在医学中，它可以精确定位特定的解剖地标或异常。

工具和框架

开发医学图像分析解决方案需要专门的工具和框架，以及通用的 ML 库，如 PyTorch和 TensorFlow.MONAI（Medical Open Network for AI）等框架提供了基于PyTorch 的特定领域工具。Ultralytics HUB等平台可以帮助训练和部署像 YOLOv8等模型的训练和部署。ITK-SNAP等可视化工具也很常用。在人工智能伦理原则的指导下，确保合乎伦理的发展至关重要。持续的研究和开发有望将人工智能进一步融入医疗解决方案。