浅析机器视觉在医疗影像处理中的应用

以人工智能，大数据和云计算为代表的新型电子信息产业的快速发展，极大地改善了人们的生活，促进了技术的不断进步。技术创新和智能产品以井喷的形式呈现。在人工智能风潮的影响下，现有的电子信息产业链条正逐步转变为网络信息产业智能网，电子信息产业的新增长点和边界也越来越大。

随着科学技术的飞速发展，单一目标的低精度识别已不能满足社会生产的需求，基于人工智能的图像识别技术已经成为时代的要求。识别图片的目的是将存储的信息与实际信息（当时的感官输入信息）进行比较，以实现图片识别。图像描述是使用字符表现图像中每个特征，甚至对象之间的关联。最后，获得了目标特征及其关系的抽象表达。可以在图像识别过程中使用匹配的模板。在某些特定应用中，图形识别不仅需要识别目标，还需要目标的位置和姿态以指导初始计算。

（一）深度学习在医学图像研究现状

在医学中，医生通常会对感染细胞进行人工诊断，了解患者的细胞感染情况以及病理研究，通过人眼进行判断，十分的耗费人工。当前医学中十分普及的方式就是通过仪器采集部分细胞样本，转化成图片，运用人工进行识别。这种仪器减轻了研究人员的精力消耗，促进了治疗水平的提升，但是依旧存在一些准确率低下的问题。

针对这些不足，决策树算法、Mean-Shift 聚类、FCM 聚类算法、朴素贝叶斯分类器等传统方法在早些年大放异彩，虽然在对医学影像处理的过程中存在着速度快，容易部署等特点，但总体来说传统的方法对于图像的细节辨析存在不足的现象。所以业界逐渐将深度学习引用到了医学领域的图像处理上。

目前，深度学习在医学分类学习和表征学习方面取得了显著进展，有不少研究人员

获得了不错的成果。

2013年，Plis采用DBN来识别脑成像Huntington病变。实验结果表明，深度学习能够学习重要的生理表征，在神经影像学应用中具有很大的潜力[[1]]。同年，Chakdar和Potetz[[2]]使用DBN来提取低级别麟状上皮内病变（Low Grade Squamous Intraepithelial Lesion，LGSIL）的特征，并将这些特征输入SVM进行分类，其分类准确率达到100%。Cruz-Roa等人通过自编码神经网络从常规组织病理学图像中自动识别基底细胞癌，相比传统方法，识别精度提高了7%[[3]]。2014年，Roth[[4]]等人采用卷积神经网络方法用于临床淋巴结病变识别，证明CNN可以推广到二维、三维医学图像分析任务，且对数据集进行随机旋转采样可以提高 CNN的分类性能。

2015年，在CNN基础之上，Ypsilantis[[5]]提出3S-CNN模型对107例食道癌患者的PET图像进行检测，在该数据集上敏感性和特异性分别达到80.7%、81.6%，识别效果远超其它模型。Gao[[6]]为了对核性白内障的严重程度进行分级评估，先将图片输入卷积神经网络，再利用递归神经网络进一步提取特征，最后使用SVM进行分类，结果验证了该模型优于临床白内障分级方面的最新进展。Li等人[20在对阿尔茨海默病进行研究时，将RBM作为基本单元并利用 Dropout技术构建深度学习模型。与经典深度学习方法相比，平均精度提高了5.9%。

2017年初，斯坦福大学研究人员Esteva等人在《Nature》上发表了一篇关于皮肤癌检测的论文[[7]]，其模型的检测正确率及敏感度均超过了专业医师。随着计算机技术的快速发展，利用深度学习技术进行医学图像辅助诊断将会越来越成熟。

（二）医学图像识别的挑战

1. 数据集获取困难

深度学习有如此强大的识别能力基于它庞大的数据集，而在医学领域，病例相同的数据集获取难度颇高，因为CNN的参数多，必须依靠大规模的训练数据才能防止过度拟合。在数据量少的情况下，有两种解决方案：一个叫Data Augmentation。就是依赖现有的图像，通过旋转，平移，变形等变化，产生更多的图像。二是使用转移学习。其思想是通过在另一种大规模的数据集上面训练，得到CNN的参数作为初始值，再在目标数据集上训练对参数进行调优。

2. 医学影像清晰度

医学影像对于不同患者以及不同仪器来说都有显著的差异，包括灰度的变化以及模糊情况。而图像增强作为图像处理中十分重要的一个环节,决定着处理后图像的整体视觉效果与目标图像是否清晰,因此,对医学图像增强算法的研究显得十分重要。

3. 医学影像的维度

随着医学的发展，二维图像已经无法满足医生的要求，例如在肺部高分辨率CT影像的研究中，真正得到的模型其实大多是三维模型，而深度学习主要是基于二维模型的训练，这也是研究人员面临的巨大挑战。

（三）总结与展望

在近几年，逐渐的很多科学家将人工智能思想应用到了医学辅助诊断中，提出了很多将人工智能的思想应用到了医学辅助诊断当中的方法，并开发了许多基于较小样本量的数据集训练出的准确率很理想的模型。

将人工智能识别与人工识别相对比发现，人工智能的效率与准确率要显著高于人类，例如深度学习对于脑肿瘤细胞的检测与识别对于人工的辅助有着很强的实际应用作用，此外，人工智能技术还可以广泛用于设计自动化系统，该系统可以直接检测病人的肿瘤细胞，这将大大降低人的操作难度，节省了医疗人员宝贵的时间。所以人工智能对于医学的发展的帮助是可观的也是乐观的。

从众多的医学影像处理的应用来看,处理方法的来源除了依赖于常见的其它图像处理理论之外,还必须或者最好是从医学影像本身的成像原理出发，设计出适当的医学影像处理法,从而在很大程度上满足实际工作的需要,所以医疗器材的发展也刻不容缓。

参考文献

[[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.