计算机工程与应用››2023,第59卷››发行(17): 22-34.内政部:10.3778/j.issn.1002-8331.2210-0435

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机器学习在影像组学分析中的应用综述

鲁慧民,薛涵,王奕龙,王贵增,桑鹏程  

  1. 1长春工业大学 计算机科学与工程学院,长春 130102
    2长春工业大学 数学与统计学院,长春 130012
    三。吉林大学第一医院,长春 130061
  • 出版日期:2023-09-01 发布日期:2023-09-01

机器学习在放射分析中的应用综述

卢慧敏、徐涵1、王一龙、王贵增、桑鹏程  

  1. 1.长春工业大学计算机科学与工程学院,长春130102
    2.长春理工大学数学与统计学院,长春130012
    3.吉林大学第一医院,长春130061
  • 在线:2023-09-01 出版:2023-09-01

摘要:影像组学(辐射学)是一种从标准医学影像中定量地提取特征的技术。借助机器学习构建预测或诊断模型,能够在临床决策支持系统中提取和应用数据,以提高诊断的准确性,该技术在肿瘤分期、癌症检测、生存分析等任务中得到了广泛的应用。回顾了机器学习在影像组学分析中的相关应用和研究进展;重点论述了机器学习算法在影像组学分析中各阶段的适用性和局限性,在原理和应用效果上对代表性算法进行了深入梳理与分析;综合介绍了在影像组学分析中对各阶段工作的评估方法;整理了公开的医学影像数据集以及用于影像组学特征提取的软件与工具包;最后讨论了机器学习在影像组学中的未来发展。

关键词: 机器学习, 影像组学, 特征工程, 深度学习, 医学影像

摘要:放射学是一种从标准医学图像中定量提取特征的技术。借助机器学习构建预测或诊断模型,可以提取数据并应用于临床决策支持系统,以提高诊断准确性,已广泛应用于肿瘤分期、癌症检测、生存分析等任务。综述了机器学习在辐射分析中的应用及研究进展。重点讨论了机器学习算法在辐射学分析各个阶段的适用性和局限性,并从原理和应用效果方面对具有代表性的算法进行了彻底的梳理和分析。全面介绍了放射组学分析中各阶段工作的评价方法。组织了公开可用的医学图像数据集和用于辐射特征提取的软件工具包。最后,讨论了机器学习在辐射学中的未来发展。

关键词: 机器学习, 辐射学, 特征工程, 深度学习, 医学图像