运用人工智能和机器学习技术进行医学成像

医学研究机构发布的数据表明：乳腺癌一直在女性中流行，发病率居女性恶性肿瘤的首位，是全世界女性死亡的致命原因。世卫组织在近期的乳腺癌报告中指出：2020年，全世界有230万女性被诊断出患有乳腺癌，68.5万人死亡。截至2020年，在过去5年中，有780万活着的女性被诊断出患有乳腺癌。乳腺癌被称之为世上最常见的癌症。早诊断早治疗是目前的救治方式——在医学成像中运用ML可以有效做到更早的检查出病症。

由于早期发现乳腺癌是恢复健康的唯一途径，因此医疗技术的进步可以很好地进行救援。将深度学习集成到医学图像分析中已被证明是一种改变游戏规则的方式，可以克服癌症治疗期间出现的诊断挑战。已明确开发用于早期检测乳腺癌症状的医学成像技术为及时准确地筛查女性乳腺癌提供了重要帮助。

通过深度学习医学分割精确检测癌症

医学分割是将异常部分从标准部分中分割出来的过程。每个识别的区域代表它所属的信息和区分异常的结构元素。CAD模型中分割的主要目的是从乳房组织中进行大块分割。任何肿块的存在都表明乳房X线照相术存在异常。肿块异常的形状、边缘和强度有助于确定其性质。圆形物体倾向于具有高强度，但它们可能难以定义。

训练一个医疗系统太复杂了，尤其是在构建一个保证精度的ML模型时。回顾医疗设备制造的历史，很明显，到目前为止，还没有开发出能够达到100%准确率的计算机辅助系统。然而，随着更多的医学数据集和数据注释和标记技术，开发前卫的AI医学成像系统已经成为可能。不幸的是，这些，不幸的是，这些模型可能无法保证100%的准确性。然而，与旧的癌症检测方法相比，新的AI集成计算机辅助医学成像系统可以显示更精确的诊断结果。

基于计算机的癌症诊断有多大帮助?

乳房X线照相术是与人工智能(AI)协同工作的医学成像工具，已被证明对患有乳腺癌的人有治疗帮助。

该工具在确保早期乳腺癌诊断方面反应良好，从而减少了全世界死亡人数，特别是最大限度地减少了因乳腺癌而死亡的女性。然而，挑战在于低辐射X射线产生的乳房X射线照片难以解释，尤其是在筛查环境中。筛查的清晰度和准确性取决于图像质量和图像中可用的不明确证据。

放射科医生发现解读数字乳房X线摄影具有挑战性。因此，计算机辅助诊断(CAD)技术可以通过经济有效地提高准确率来帮助提高放射科医师的表现。目前的研究重点是将ML(ML)整合到医学成像中，并进一步设计和开发基于AI的医学成像和分析系统和技术，以检测异常特征、对其进行分类，并为放射科医生提供关于癌症发展的轻微迹象的视觉证据在女性乳房中。

AI如何改善放射学实践以提高精度?

基于计算机的方法更适用于乳房X线摄影中的质量检测、特征提取和分类。所提出的CAD系统解决了几个步骤：预处理、深度学习医学图像分割、特征提取和分类。尽管商业CAD系统使放射科医生能够识别乳腺癌检测的细微迹象，但分类仍然很困难。因此，基于AI的AI和ML模型具有开发先进癌症诊断工具和技术的潜力，可以为医学影像的创新奠定基础，从而更可靠地检测女性早期乳腺癌。

运用基于AI的ML改进癌症诊断方法

为了诊断乳腺癌，医生需要分析、表征和整合众多临床和乳房X线摄影变量，这可能是耗时、复杂且容易出错的。还有其他因素导致乳房X线摄影成像的阳性预测值降低。易于访问的医学数据集为数据注释过程提供了动力，以开发基于AI的实用医学成像设备。当计算机模型被集成到放射图像的解释中时，可以提高解释的准确性。

因此，CAD模型有助于早期发现乳腺癌并对其进行准确分析，同时还可以检测异常并识别其类型。自1980年以来，由于对癌症检测的影响，已经报道了几种乳房X线摄影图像的预处理方法。乳房X线摄影的预处理探讨了为质量改进选择重要参数会影响CAD系统的效率。

最后的想法

ML和医学成像需要在相互交织的环境中工作，以便为放射科医生提供更准确的乳腺癌检测结果。尚未探索AI以开发精确采购的ML模型。ML和医学成像是双胞胎医学和技术过程，需要齐头并进以带来先进的医学实践。

我们在医学成像和癌症诊断设备的前端看到的精度得到了准确的后端流程的支持，例如收集正确的数据集以及注释和标记医疗数据集。对于保证医疗诊断结果准确性的基于AI的医疗成像设备，必须触及流程的核心，即运用正确的注释和标记数据集为ML模型准备正确的训练数据。

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