基于模式识别的生物医学图像处理研究现状

发布时间：2024-02-23 16:20

　　海量的生物医学图像蕴含着丰富的信息,模式识别算法能够从中挖掘规律并指导生物医学基础研究和临床应用。近年来,模式识别和机器学习理论和实践不断完善,尤其是深度学习的广泛研究和应用,促使人工智能、模式识别与生物医学的交叉研究成为了当前的前沿热点,相关的生物医学图像研究有了突破式的进展。该文首先简述模式识别的常用算法,然后总结了这些算法应用于荧光显微图像、组织病理图像、医疗影像等多种图像中的挑战性和国内外研究现状,最后对几个潜在研究方向进行了分析和展望。

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【部分图文】：

图1多种生物医学图像的示例及在临床和研究中的主要应用

在传统模式识别实验中，通常根据学习任务的特点选择合适的分类算法，采用交叉验证来评价预测模型的性能。目前应用较为广泛的监督学习分类模型有K近邻、逻辑回归、随机森林、人工神经网络、支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)等，用于建立输入特征与类标之间的相应关....

图2传统模式识别方法处理生物医学图像的一般步骤

图1多种生物医学图像的示例及在临床和研究中的主要应用2.2卷积神经网络模型

图3经典卷积神经网络模型的时间轴及特点

生物医学图像的表现对象主要是生物体不同层次的生理组织和结构，微观至分子、原子，宏观至人体器官。相对于普通图像，生物医学图像具有模式复杂、标注专业性强等特点，自动识别研究挑战性较强，主要可总结为以下几个方面。(1)图像质量差异大。生物医学图像的成像效果受样本制备、拍摄环境等诸多因素....

图5当前生物医学图像研究中的主要挑战和可行解决方向

从以上研究现状看，模式识别算法在生物医学图像分析中的应用已广泛开展并发展迅猛，其中深度学习在性能上处于领先水平。同时我们也注意到此领域还存在着诸多待深入研究的问题(图5)，相关预测模型要取得生物专家和医生群体的完全信任，还需要研究人员付出更多努力。以下列举了几个研究趋势，以供参考....

本文编号：3907649