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重视内镜检查 对消化道肿瘤说NO

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分类与识别:这是最简单最直接的任务类型。左边的图是吴恩达教授之前做的一个 X 光模型,这个模型中主要做分类,判断是否有肺炎等病症。图像分类与识别是常见的图像分析(MIA: Medical Image Analysis) 任务,是图像检索的基本单元。

像 ImageNet 被 AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet、SENet 等深度神经网络从 72% 的准确率,逐步提升到 97.75%,超越人眼 94.9% 的水平。而医学图像的分类也非常具有现实意义,比如可以判断人是有病还是无病、以及是哪类病,像 Nature、Science 杂志就发表过皮肤癌、胸片、眼底照等医学场景的图像分类模型。

但在实操过程中,我们发现将医学影像当成一个分类问题来处理,任务设置未免过于宏大和粗放。深度学习的模型具有黑盒模型的特点,特点就是端到端(end to end)一步到位,从输入到输出而不管中间的过程,虽然也能实现较好的结果,却往往令人对整个学习过程,知其然而不知其所以然。并且,将医学影像简单当成一个分类问题,也算不上解决医疗问题,虽然其可视为一定程度的计算机辅助诊断(CAD: Computer Aided Diagnose),但归因以及可解释性得缺陷,并不足以让医生全盘参考

目标检测:这个任务类型也很普遍,并且现在越发普及,意义越来越重大。我们从 CAD 的历史和发展进程中,可以看到目标检测与医学图像分析之间的联系。CAD 分为两类:

计算机辅助诊断 (CADx: Computer Aided Diagnose) :对病症进行分类、识别、预测

计算机辅助检测 (CADe:Computer Aided DETection):主要做对图像内病灶/病变 (lesion) 的检测。从归因到果的角度来说,CADe 可能在做医学图像分析时更切合实际。CADe 更接近目标检测。

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而 ImageNet 2013 年推出目标检测挑战,在四万张互联网图片中检测 200 类物体,mAP 从 0. 2258 提升到 2017 年 0.7322,这个水平也几乎达到了人类的水平。

分割:这也是常规的医学图像分析中的一类任务。分割主要包括:语义分割 (semantic segmentation)、实例分割 (instance segmentation)。医学图像分析则涉及到器官分割勾画 (organ and substructure segmentation),还有病变/病灶分割 (lesion segmentation) 等。而医学影像分割跟常规图像的语义分割、实例分割不太一样。我们得看法是,把分割问题当作目标检测来处理,也方便借力于目标检测领域方法的蓬勃发展。

【关于医学影像分割的不同点和难点的更多讲解,请回看视频 00:13:10 处,/httpwww.mooc.ai/open/course/559?=aitechtalkwubo】

我们在研究医学图像分析时,也针对医学影像学这个名词参考了很多论文,并进行了咨询、学习和了解。其中,医学影像学的一个权威定义为:医学影像学(Medical Imaging)研究借助于介质(如 X 射线、电磁场、超声波、内窥镜等)把人体内部组织器官以影像方式表现出来,从而方便对人体健康状况进行评价。

【关于医学影像学定义的更多讲解,请回看视频 00:19:45 处,/httpwww.mooc.ai/open/course/559?=aitechtalkwubo】

广义而言,医学影像学包括成像技术/设备、图像处理技术,以及日益重要的医学图像分析。所以文献中,MIA 与医学影像学(Medical imaging)常交替使用。

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