مروري بر كاربردهاي يادگيري ماشين در پردازش تصاوير پزشكي

يادگيري ماشين تكنيكي براي تشخيص الگوهايي است كه مي توان از آن در تصاوير پزشكي استفاده كرد. همچنين ابزار قدرتمندي براي ارائه تشخيص هاي پزشكي مي باشد. اين تكنيك به طور معمول با سيستم الگوريتم يادگيري ماشين آغاز مي شود كه ويژگي هاي تصوير را محاسبه مي كند كه در ايجاد پيش بيني يا تشخيص هاي پزشكي اهميت دارد. سيستم الگوريتم ماشين بهترين تركيب از ويژگي هاي تصوير براي طبقه بندي و يا محاسبه چند معياره براي ناحيه مورد نظر را مشخص مي كند. روش هاي مختلفي هستند كه مي توان از آن ها براي نقاط قوت و ضعف مختلف استفاده كرد. نسخه هاي منبع باز بسياري از اين روش ها وجود دارد كه استفاده از اين الگوها را آسان مي سازد. معيارهاي متعددي براي اندازه گيري عملكرد يك الگوريتم وجود دارد؛ با اين حال، شخص بايد از معايب مرتبطي كه مي تواند به معيارهاي گمراه كننده منجر شود، آگاه باشد. براي اين منظور اخيرا يادگيري عميق مورد استفاده قرار گرفته است؛ اين روش نيازي به مزايايي همچون شناسايي و محاسبه ويژگي هاي تصوير به عنوان مرحله اول ندارد ؛ بلكه ويژگي ها به عنوان بخشي از فرآيند يادگيري شناسايي مي شوند. يادگيري ماشين در تصويربرداري پزشكي نيز مورد استفاده قرار گرفته است و تاثير بيشتري در آينده خواهد داشت. افرادي كه در تصويربرداري پزشكي كار مي كنند بايد از نحوه كار يادگيري ماشين آگاه باشند.