淺析機器視覺在醫療影像處理中的應用
以人工智能，大數據和雲計算為代表的新型電子信息產業的快速發展，極大地改善了人們的生活，促進了技術的不斷進步。技術創新和智能產品以井噴的形式呈現。在人工智能風潮的影響下，現有的電子信息產業鏈條正逐步轉變為網絡信息產業智能網，電子信息產業的新增長點和邊界也越來越大。
隨着科學技術的飛速發展，單一目標的低精度識別已不能滿足社會生產的需求，基於人工智能的圖像識別技術已經成為時代的要求。識別圖片的目的是將存儲的信息與實際信息（當時的感官輸入信息）進行比較，以實現圖片識別。圖像描述是使用字符表現圖像中每個特征，甚至對象之間的關聯。最后，獲得了目標特征及其關系的抽象表達。可以在圖像識別過程中使用匹配的模板。在某些特定應用中，圖形識別不僅需要識別目標，還需要目標的位置和姿態以指導初始計算。
（一）深度學習在醫學圖像研究現狀
在醫學中，醫生通常會對感染細胞進行人工診斷，了解患者的細胞感染情況以及病理研究，通過人眼進行判斷，十分的耗費人工。當前醫學中十分普及的方式就是通過儀器采集部分細胞樣本，轉化成圖片，運用人工進行識別。這種儀器減輕了研究人員的精力消耗，促進了治療水平的提升，但是依舊存在一些准確率低下的問題。
針對這些不足，決策樹算法、Mean-Shift 聚類、FCM 聚類算法、朴素貝葉斯分類器等傳統方法在早些年大放異彩，雖然在對醫學影像處理的過程中存在着速度快，容易部署等特點，但總體來說傳統的方法對於圖像的細節辨析存在不足的現象。所以業界逐漸將深度學習引用到了醫學領域的圖像處理上。
目前，深度學習在醫學分類學習和表征學習方面取得了顯著進展，有不少研究人員
獲得了不錯的成果。
2013年，Plis采用DBN來識別腦成像Huntington病變。實驗結果表明，深度學習能夠學習重要的生理表征，在神經影像學應用中具有很大的潛力[[1]]。同年，Chakdar和Potetz[[2]]使用DBN來提取低級別麟狀上皮內病變（Low Grade Squamous Intraepithelial Lesion，LGSIL）的特征，並將這些特征輸入SVM進行分類，其分類准確率達到100%。Cruz-Roa等人通過自編碼神經網絡從常規組織病理學圖像中自動識別基底細胞癌，相比傳統方法，識別精度提高了7%[[3]]。2014年，Roth[[4]]等人采用卷積神經網絡方法用於臨床淋巴結病變識別，證明CNN可以推廣到二維、三維醫學圖像分析任務，且對數據集進行隨機旋轉采樣可以提高 CNN的分類性能。
2015年，在CNN基礎之上，Ypsilantis[[5]]提出3S-CNN模型對107例食道癌患者的PET圖像進行檢測，在該數據集上敏感性和特異性分別達到80.7%、81.6%，識別效果遠超其它模型。Gao[[6]]為了對核性白內障的嚴重程度進行分級評估，先將圖片輸入卷積神經網絡，再利用遞歸神經網絡進一步提取特征，最后使用SVM進行分類，結果驗證了該模型優於臨床白內障分級方面的最新進展。Li等人[20在對阿爾茨海默病進行研究時，將RBM作為基本單元並利用 Dropout技術構建深度學習模型。與經典深度學習方法相比，平均精度提高了5.9%。
2017年初，斯坦福大學研究人員Esteva等人在《Nature》上發表了一篇關於皮膚癌檢測的論文[[7]]，其模型的檢測正確率及敏感度均超過了專業醫師。隨着計算機技術的快速發展，利用深度學習技術進行醫學圖像輔助診斷將會越來越成熟。
（二）醫學圖像識別的挑戰
1. 數據集獲取困難
深度學習有如此強大的識別能力基於它龐大的數據集，而在醫學領域，病例相同的數據集獲取難度頗高，因為CNN的參數多，必須依靠大規模的訓練數據才能防止過度擬合。在數據量少的情況下，有兩種解決方案：一個叫Data Augmentation。就是依賴現有的圖像，通過旋轉，平移，變形等變化，產生更多的圖像。二是使用轉移學習。其思想是通過在另一種大規模的數據集上面訓練，得到CNN的參數作為初始值，再在目標數據集上訓練對參數進行調優。
2. 醫學影像清晰度
醫學影像對於不同患者以及不同儀器來說都有顯著的差異，包括灰度的變化以及模糊情況。而圖像增強作為圖像處理中十分重要的一個環節,決定着處理后圖像的整體視覺效果與目標圖像是否清晰,因此,對醫學圖像增強算法的研究顯得十分重要。
3. 醫學影像的維度
隨着醫學的發展，二維圖像已經無法滿足醫生的要求，例如在肺部高分辨率CT影像的研究中，真正得到的模型其實大多是三維模型，而深度學習主要是基於二維模型的訓練，這也是研究人員面臨的巨大挑戰。
（三）總結與展望
在近幾年，逐漸的很多科學家將人工智能思想應用到了醫學輔助診斷中，提出了很多將人工智能的思想應用到了醫學輔助診斷當中的方法，並開發了許多基於較小樣本量的數據集訓練出的准確率很理想的模型。
將人工智能識別與人工識別相對比發現，人工智能的效率與准確率要顯著高於人類，例如深度學習對於腦腫瘤細胞的檢測與識別對於人工的輔助有着很強的實際應用作用，此外，人工智能技術還可以廣泛用於設計自動化系統，該系統可以直接檢測病人的腫瘤細胞，這將大大降低人的操作難度，節省了醫療人員寶貴的時間。所以人工智能對於醫學的發展的幫助是可觀的也是樂觀的。
從眾多的醫學影像處理的應用來看,處理方法的來源除了依賴於常見的其它圖像處理理論之外,還必須或者最好是從醫學影像本身的成像原理出發，設計出適當的醫學影像處理法,從而在很大程度上滿足實際工作的需要,所以醫療器材的發展也刻不容緩。
參考文獻
[[1]] Plis S M, Hjelm D R, Salakhutdinov R, et al. Deep learning for neuroimaging: a validation study[J]. Frontiers in neuroscience, 2014, 8: 229.
[[2]] Chakdar K, Potetz B. Deep learning for the semiautomated analysis of Pap smears[J]. Medical Applications of Artificial Intelligence, 2013: 193-214.
[[3]] Cruz-Roa A A, Ovalle J E A, Madabhushi A, et al. A deep learning architecture for image representation, visual interpretability and automated basal-cell carcinoma cancer detection[C]//International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. Springer, Berlin, Heidelberg, 2013: 403-410.
[[4]] Roth H R, Lu L, Seff A, et al. A new 2.5 D representation for lymph node detection using random sets of deep convolutional neural network observations[C]//International conference on medical image computing and computer-assisted intervention. Springer, Cham, 2014: 520-527.
[[5]] Ypsilantis P P, Siddique M, Sohn H M, et al. Predicting response to neoadjuvant chemotherapy with PET imaging using convolutional neural networks[J]. PloS one, 2015, 10(9): e0137036.
[[6]] Gao X, Lin S, Wong T Y. Automatic feature learning to grade nuclear cataracts based on deep learning[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2015, 62(11): 2693-2701.
[[7]] Esteva A, Kuprel B, Novoa R A, et al. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks[J]. nature, 2017, 542(7639): 115-118.
