基于多尺度单层自编码器的医学图像分类
基于自注意力机制和多尺度输入输出的医学图像分割算法
基于自注意力机制和多尺度输入输出的医学图像分割算法医学图像分割是医学图像处理中一项重要的任务，其目标是将医学图像中的不同组织或结构进行准确的边界提取。
传统的医学图像分割方法面临着许多挑战，例如复杂的图像背景、不同器官之间的相似性、噪声干扰等。
为了解决这些问题，近年来出现了基于自注意力机制和多尺度输入输出的医学图像分割算法。
自注意力机制是一种新兴的机器学习技术，它能够自动地从输入数据中学习到图像的重要信息和关联性，并将这些信息应用于分割任务中。
自注意力机制通过对图像的自注意力矩阵进行建模，能够捕捉到不同图像区域之间的依赖关系和相关性，提高了医学图像分割的准确性。
多尺度输入输出是通过在不同尺度上对输入数据进行处理和分析，以获取更多的图像信息。
医学图像通常具有不同的层次结构和尺度特征，因此使用多尺度输入可以更好地捕捉到图像中的细节和边界信息。
同时，通过将多尺度的特征进行融合和整合，可以得到更准确的分割结果，提高分割算法的性能。
基于自注意力机制和多尺度输入输出的医学图像分割算法主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对医学图像进行预处理，包括去噪、归一化和增强等操作。
这些操作可以提高图像的质量和清晰度，减少噪声干扰。
2. 特征提取：使用卷积神经网络（CNN）等方法对医学图像进行特征提取，得到图像在不同尺度上的特征表示。
这些特征包括颜色、纹理、形状等信息，能够帮助算法更好地理解和分析图像。
3. 自注意力机制：通过自注意力机制对提取的特征进行建模和整合。
自注意力机制能够自动学习到图像中的重要信息和关联性，并将这些信息应用于分割任务中。
通过自注意力机制，算法可以更准确地捕捉到图像中不同区域之间的依赖关系和相关性。
4. 多尺度输入输出：通过在不同尺度上对输入数据进行处理和分析，获取更多的图像信息。
可以使用图像金字塔、多尺度卷积等方法对输入图像进行多尺度处理，在不同尺度上提取特征。
同时，通过将多尺度的特征进行融合和整合，得到更准确的分割结果。
基于多尺度的图像分割算法
基于多尺度的图像分割算法随着计算机技术的发展，图像处理建立了自己的领域，其中一个重要的环节就是图像分割。
图像分割指的是将一张图像分成若干部分的过程，每一部分称为一个“区域”。
图像分割算法可以应用于许多领域，如医学图像处理、自动驾驶系统和图像识别等。
本文将介绍基于多尺度的图像分割算法。
一、图像分割的基本原理在图像分割的过程中，主要是通过对像素点的颜色、灰度以及纹理等属性进行分析，找出具有相同或相似属性的像素点，并将它们集中在同一区域内。
图像分割算法需要达到以下几个目标：1.将图像分成若干部分，这些部分应该是有意义并且具有实际意义的。
2.分割的区域之间必须是相互独立的，也就是说，区域之间不存在重叠的部分。
3.分割出来的区域应当尽可能地与感兴趣的对象对应。
二、多尺度图像分割算法的基本概念在多尺度图像分割算法中，图像被分成多个尺度，每个尺度都进行图像分割。
这种方法的优点是可以利用不同的尺度来处理图像，从而得到更准确的结果。
同时，这种算法可以提高图像的处理速度。
三、基于多尺度的图像分割算法的实现基于多尺度的图像分割算法主要包含以下几个步骤：1.将原始图像进行多尺度分解，得到不同尺度的图像。
2.在每个尺度上进行图像分割，并得到分割结果。
3.将分割结果进行合并，得到最终的分割结果。
四、实验结果分析基于多尺度的图像分割算法在不同的图像上进行了测试。
实验结果表明，这种算法能够有效地处理图像，并得到高质量的分割结果。
同时，这种算法还具有较好的实现速度。
五、总结基于多尺度的图像分割算法是一种有效的方法。
它充分利用了多尺度分析的优势，同时兼顾了图像处理的准确性与速度。
未来，基于多尺度的图像分割算法将成为图像处理的重要研究方向之一。
基于TSNE和多尺度稀疏自编码的高光谱图像分类
基于TSNE和多尺度稀疏自编码的高光谱图像分类董安国; 张倩; 刘洪超; 梁苗苗【期刊名称】《《计算机工程与应用》》【年(卷),期】2019(055)021【总页数】6页(P176-181)【关键词】高光谱图像; 深度学习; 多尺度空间特征; 流形学习【作者】董安国; 张倩; 刘洪超; 梁苗苗【作者单位】长安大学理学院西安 710064; 江西理工大学信息工程学院江西赣州 341000【正文语种】中文【中图分类】TP751 引言随着高光谱遥感技术的快速发展，引起了农业、医学、环境科学等其他领域的高度重视，而高光谱图像（Hyperspectral Image，HSI）分类是高光谱遥感技术中热门研究的问题。
高光谱数据存在维数“灾难”、同谱异类及同类异谱的现象[1]，因此，对数据进行降维处理，提取数据的隐含特征，剔除数据的冗余信息对于高光谱图像分类有很大的帮助[2]。
近年来，深度学习在特征提取方面展现了巨大优势。
Lin等人[3]采用自编码（Auto-encoder，AE）加逻辑回归（Logistic Regression，LR）的网络结构进行HSI分类，但其只考虑了光谱波段的相关性。
Chen等人使用栈式自编码[4]和深度置信网络[5]进行深度空谱特征学习，但其只用了主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）降维，提取空间信息时模型中训练了邻域的所有像元，增加了计算复杂度。
王立伟等人[6]采用深度学习与迁移学习相结合的方法处理HSI分类问题，并取得了良好的分类效果。
多尺度特征[7]（Multiscale Feature，MF）和流形学习（Manifold Learning，ML）近年来在HSI分类中也取得了较好的分类效果。
姚琼等人[8]利用3DGobar多视图，提出3DGobar多视图主动学习的HSI的分类算法。
Fang等人[9]利用多尺度空间邻域内自适应一致性约束，提出多尺度自适应稀疏表示策略（MASR）。
基于多尺度的医学图像分割研究
基于多尺度的医学图像分割研究医学图像分割是医学图像处理领域中的一个重要研究方向。
医学图像分割技术的应用范围广泛，既可以用于医学诊疗，也可以应用在医学科研中。
然而，由于医学图像具有复杂、模糊、杂乱等特点，使得医学图像分割面临诸多挑战。
因此，为了提高医学图像分割的精度和效率，需要不断探索和研究新的医学图像分割方法。
在现有的医学图像分割方法中，基于多尺度的医学图像分割方法已成为研究热点。
所谓多尺度，是指将医学图像分割问题拆解成多个尺度的子问题，针对每个子问题采用不同的算法进行处理，最终将结果进行融合得到最终的分割结果。
多尺度方法有以下几个优点：一、增强算法稳定性。
采用多尺度分割方法，可以充分利用局部的图像纹理和结构信息，同时保持算法的鲁棒性和稳定性。
二、提高算法的精度与效率。
通过多尺度方法，可以在不同的分辨率下处理医学图像，从而避免因图像分辨率不同而产生的信息丢失或冗余，提高图像分割的准确度和效率。
三、便于算法研究和改进。
通过多尺度方法，可以将医学图像分割问题分解成多个子问题进行研究和改进。
这使得算法的研究和改进更加针对性和有针对性。
目前，基于多尺度的医学图像分割方法主要有以下几种：1. 基于小波变换的多尺度方法小波变换是一种基于时间和频率分解的信号处理方法，在医学图像分割中被广泛应用。
基于小波变换的多尺度方法可以通过分解医学图像的不同尺度的小波系数，将图像的分割问题分解成多个子问题。
然后，针对每个子问题采用不同的算法进行处理，最终将结果进行融合得到最终的分割结果。
2. 基于分层区域生长的多尺度方法分层区域生长是一种基于区域的医学图像分割方法。
该方法通过将医学图像分解为多个区域（即多层)，然后针对每个区域采用不同的算法进行处理。
最终，将每个区域的结果进行融合得到最终的分割结果。
3. 基于分形理论的多尺度方法分形理论是一种数学工具，可以用于描述自相似现象。
在医学图像分割中，分形理论可以用来提取医学图像的纹理特征，从而实现医学图像的分割。
基于多尺度连接模型的脑MRI模糊分类
ｎ ｎ ｕ ｉ ｒ ｔ ｆｇａ － ａｅｉ ｃ ｒｅ ｔ ｆ ｒａ ａｙ ｉ ｏ ｅｂａ ｒ ｉ Ｍ Ｒ ． ｆｚ ｙ ｉｔｒ ｃ ｌ ｃ ｎ ｔ ｉｔ ｉ ａ ｔ ｔ ｐ ｉ ｄｆ ｓｏ ｎ ｉｇ ｏ － ｎｆ ｍｉ ｏ ｒｙ ｓ ｌ ｓ ｏｒｃｅ ａ ｅ ｎ ｌｓ ｆ ｈ ｉｓｉ ｂ ａｎ ｏ ｙ ｃ ｄ ｔ ｓ ｔ ｎ Ｊ Ａ ｚ ｅ－ ａｅ ｏ ｓ ａ ａ ｎ ｉ ｒ ｈｃ ｉ ｕ ｉｎ ｌ ｋｎ ｕ ｎ ｓ ｒｎ ｖ ｓ ｏ ｉ
有效性 。
关翻
：多尺度连接模型 ；模糊分类；偏场校正
Ｆ ｚ ｙ Ｓ ｇ ｅ ｔ ｔｏ ｓ ｄ ０ ｕ ｚ ｅ ｍ ｎ ａ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ
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基于内容的医学图像分类研究
谱获取特征是可取 的。
近２ ， Ｏ年 大量的研究集 中在应用随机场模型表
达纹理特征 ， 包括 马尔可夫 、 自回归等随机场模
匀、 噪声和类别差异小等 因素 的影 响 ， 医学图像 使
的诊断识别成为一个复杂的非 线性问题 …。如何
快速、 准确地采用语义信息和 内容相结合的多级识 别方法确定 医学图像 的类 别 ， 检索 出相 似 的病例 ， 已成为 当前医学图像数据 库研究 的关键点之一 ， 其
中基于内容 的医学图像分类 是当前的研究热点 ， 可
型， 对于 自然纹理 的分类 获得 了较好 的效果 ， 在医 学图像的应用 中 ， ｉ ｓ Ｇｂ 分布定义 的马尔可夫 随机 ｂ
场模型研究较多 ＿ 。 ｌ
理切片等 ） 颜色特征相 对应 的是灰度特征 ， 同样
具有鲁棒性强 的优点 ， 适于 医学 图像 的初步筛选 ，
另外一个研究 热点是在纹理 特征提取 中引入 多尺度思想 ， 小波理论在 时频分析 中的灵活性 ， 决
定 了它在医学图像 纹理特征提取 中的优势 ， 能更好
地表 征 医学 图像 纹 理 的多尺 度 性 。Ｓｍｅ 和 ｅｌ ｒ Ｄ ｔｒ ｌ使用从小波子带 中提取 的平均值 、 差、 ｅｏ ＿ ｔ ｉ 方 共生矩阵等统计特征作 为纹理 特征 ， ５种 Ｃ 对 Ｔ图
可以保证检全率 ｌ。 ７ ＿
将图像的空间特性反 映在 灰度直方 图中是提 像 ， 采用小波子带上能量分布的均值 和方差构成纹 高检索效率的有效途径 ， Ｊ通过引入颜色对方法反
基于多尺度特征的图像分割算法研究
基于多尺度特征的图像分割算法研究图像分割是计算机视觉领域的一个重要任务，广泛应用于图像理解、目标检测、场景分析等方面。
基于多尺度特征的图像分割算法是近年来研究的热点之一，它通过利用图像的多尺度信息以获得更好的分割结果。
本文将探讨基于多尺度特征的图像分割算法的研究进展和方法。
一、引言图像分割是将图像划分成不同的区域或对象的过程，它旨在提取出具有语义信息的图像区域。
基于多尺度特征的图像分割算法通过充分利用图像的多尺度信息，能够更好地捕捉图像的细节和上下文信息，从而提高分割的准确性和鲁棒性。
二、多尺度特征的提取在基于多尺度特征的图像分割算法中，首先需要提取图像的多尺度特征。
常用的多尺度特征包括颜色、纹理、边缘等。
其中，颜色特征是图像中最直观、最常用的特征之一，可以通过色彩直方图或颜色空间变换来提取。
纹理特征是描述图像局部纹理变化的特征，可以通过局部二值模式、灰度共生矩阵等方法进行提取。
边缘特征是图像中物体边界的表示，可以通过边缘检测算法如Canny算子来获得。
三、多尺度分割方法基于多尺度特征的图像分割算法可以分为两种类型：分层方法和局部方法。
1. 分层方法分层方法将图像分解为不同的尺度，在每个尺度上进行分割，最后将不同尺度的分割结果进行融合。
常用的分层方法有金字塔方法、多分辨率方法等。
金字塔方法通过建立图像金字塔，即不同尺度的图像集合，然后在每个尺度上进行分割，并通过插值将不同尺度的结果融合。
多分辨率方法通过对图像进行多次降采样，得到不同尺度的图像，然后在每个尺度上进行分割。
2. 局部方法局部方法是对图像中的每个像素点进行分割，从而得到每个像素点的分割结果。
局部方法常用的算法有基于区域的方法、基于像素的方法等。
基于区域的方法通过合并具有相似特征的像素点，构建图像的区域，从而实现分割。
基于像素的方法则根据每个像素点的特征和周围像素点的关系进行分割。
四、算法评估指标为了评估基于多尺度特征的图像分割算法的性能，常用的评价指标包括精确度、召回率、F值等。
基于自监督学习的医学图像分类算法研究
基于自监督学习的医学图像分类算法研究基于自监督学习的医学图像分类算法研究摘要：随着医学图像数据的快速增长，对医学图像进行自动分类和识别成为一个重要的课题。
传统的机器学习算法需要大量的标注数据进行训练，而手动标注医学图像数据十分费时费力。
本文研究了一种基于自监督学习的医学图像分类算法，通过模仿人类观察医学图像的方式，提出了一种无需人工标注的训练方法。
1. 引言医学图像分类是医学影像分析中的一个重要研究方向。
传统的医学图像分类算法通常基于特征提取和机器学习方法，如支持向量机、随机森林等。
然而，传统算法需要大量标注数据进行训练，而医学图像的标注往往需要经过专业医生的手工标注，费时费力，且标注误差较大。
2. 方法为了解决传统算法的缺点，本文提出了一种基于自监督学习的医学图像分类算法。
自监督学习是一种无监督学习的方法，通过模仿人类观察和学习图像的方式，实现图像的自动分类。
具体步骤如下：2.1 数据准备本研究使用了一组医学图像数据进行实验，包括CT扫描、X射线、磁共振等不同类型医学图像。
为了提高算法的鲁棒性，对图像进行了预处理，包括噪声去除、图像增强等。
2.2 数据增强为了扩充数据集，提高算法的泛化能力，本文采用了数据增强技术。
具体包括图像翻转、旋转、缩放、亮度调整等操作，以提供更多样化的训练数据。
2.3 特征提取为了从图像中提取有价值的特征，本文采用了深度学习方法进行特征提取。
具体使用了预训练的卷积神经网络模型，通过迁移学习将其应用于医学图像分类任务。
2.4 自监督训练自监督训练是本研究的关键步骤。
通过模仿人类观察医学图像的过程，本文提出了一种无需人工标注的训练方法。
具体步骤如下：a) 利用数据增强后的医学图像生成两个不同版本的图像，如翻转、旋转等；b) 将两个版本的图像输入训练模型，得到对应的特征表示；c) 利用两个版本的特征表示之间的相关性进行学习，通过最大化相关性来优化网络参数。
3. 实验与结果本文在多个医学图像数据集上进行了实验，包括肺部CT 图像分类、乳腺X射线图像分类等。
基于多尺度变换的医学图像融合方法
基于多尺度变换的医学图像融合方法日期:目录•引言•多尺度变换理论•基于多尺度变换的医学图像融合算法•实验与分析•结论与展望引言03基于多尺度变换的医学图像融合方法在临床诊断中具有重要意义01医学图像融合能够提供更多诊断信息，提高诊断准确性02多尺度变换方法能够有效地提取图像的多尺度特征，增强图像的细节信息研究背景与意义010203现有的基于多尺度变换的医学图像融合方法主要集中在灰度图像的融合针对彩色医学图像的融合方法研究较少，且缺乏有效的评价标准现有方法在处理不同尺度的图像时，融合效果不佳，难以满足实际应用需求研究现状与问题研究内容与方法研究内容提出一种基于多尺度变换的医学图像融合方法，解决现有方法存在的问题，提高融合效果和诊断准确性研究方法采用多尺度变换方法对医学图像进行预处理，提取图像的多尺度特征，再利用融合算法将不同尺度的特征进行融合，得到增强后的图像多尺度变换理论多尺度变换是一种分析图像的方法，它可以在不同的尺度下提取图像的特征和信息。
通过将图像分解成不同的尺度成分，可以更好地理解和描述图像的本质特性。
数学模型多尺度变换通常采用各种数学变换方法，如傅里叶变换、小波变换、拉普拉斯金字塔等。
这些变换方法可以根据需要选择，以适应不同的应用场景和问题。
小波变换小波变换是一种常用的多尺度变换方法，它具有灵活的尺度选择和良好的方向性。
小波变换可以有效地提取图像的细节信息和边缘特征，适用于图像压缩、去噪、融合等应用。
要点一要点二拉普拉斯金字塔拉普拉斯金字塔是一种基于图像金字塔的变换方法，它通过不断对图像进行下采样和滤波来生成多个尺度的图像。
拉普拉斯金字塔可以有效地提取图像的边缘信息和纹理特征，适用于目标检测、图像增强等应用。
傅里叶变换傅里叶变换是一种常用的频域分析方法，它可以将图像从空间域转换到频域。
傅里叶变换可以有效地提取图像的频率特征和周期性结构，适用于图像压缩、去噪、加密等应用。
要点三医学图像特点医学图像具有较高的分辨率和复杂的背景信息，需要提取更多的特征和信息来辅助诊断和治疗。
一种基于多示例深度学习的医学图像分类方法[发明专利]
![一种基于多示例深度学习的医学图像分类方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/d61e1a2b974bcf84b9d528ea81c758f5f61f29d6.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202011605056.1(22)申请日 2020.12.30(71)申请人 哈尔滨工程大学地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室(72)发明人 高伟 袁泽宇 (51)Int.Cl.G06K 9/62(2006.01)G06N 3/04(2006.01)G16H 30/20(2018.01)G16H 50/20(2018.01)(54)发明名称一种基于多示例深度学习的医学图像分类方法(57)摘要本发明提供一种基于多示例深度学习的医学图像分类方法，使用多示例学习算法，对医学图像数据进行处理，将图像进行分割，将一张医学图像看作一个“包”，将图像被分割出的各个部分看作一个个“示例”，对于一个阳性的包，有部分示例是阴性的(负示例)，且至少有一个示例是阳性的(正示例)，对所有示例进行特征提取和学习，使得阳性示例的特征更加突出，同时增加了可学习的阴性示例的数据量，通过多示例学习对示例标签进行初始标记，之后选取合适的带标签的数据，训练深度学习模型，对医学图像进行分类，辅助医生的诊断工作，降低医生的工作量，提高医生诊断的效率和质量。
权利要求书1页 说明书4页 附图1页CN 112651450 A 2021.04.13C N 112651450A1.一种基于多示例深度学习的医学图像分类方法，其特征是，包括如下步骤：步骤1：收集并处理医学图像数据集，将每张图像都分割为均匀的互不重叠的S个子区域，并做好标记：每张图像都是多示例学习的一个包D i ，每张图像被分割成的S个子区域则是该包中的示例({L 1,L 2,...,L S }∈D i )。
步骤2：数据集划分，将含有n个样本的数据集分为良性样本集({D 1,D 2,...,D i })和恶性样本集({D i+1,D i+2,...,D n })，将80％的良性样本集({D 1,D 2,...,D i*0.8})和恶性样本集({D i+1,D i+2,...,D n*0.8})作为训练集，剩余的20％作为测试集。
基于多尺度特征融合的医学图像分割
基于多尺度特征融合的医学图像分割基于多尺度特征融合的医学图像分割医学图像分割是医学图像处理中的关键任务之一，它在疾病诊断、治疗规划等方面起着重要作用。
然而，由于医学图像普遍具有低对比度、噪声干扰等特点，使得图像分割任务变得异常复杂。
为了提高医学图像分割的准确性和鲁棒性，近年来研究者们开始关注特征融合的方法，并在此基础上提出了基于多尺度特征融合的医学图像分割算法。
多尺度特征融合是指将不同尺度的图像特征进行融合，以获取更全面、更准确的特征信息。
在医学图像分割中，不同尺度的特征对应着不同层次的结构信息。
例如，在CT影像中，低尺度特征可以提取到组织内的微小结构，而高尺度特征则可以提取到组织的整体形态信息。
因此，将不同尺度的特征进行合理地融合，可以使得医学图像分割算法能够更好地捕捉到图像中各种尺度的结构信息，从而提高分割的准确性。
其中一个常用的多尺度特征融合方法是金字塔结构。
金字塔结构是一种多层次、多尺度的图像表示方法，它通过分解图像为一组具有不同尺度的子图像，从而构建了一个层次结构。
在基于金字塔的特征融合方法中，研究者通常先通过不同大小的高斯滤波器对原始图像进行多次模糊操作，得到一组具有不同尺度的模糊图像。
然后，再对这些模糊图像进行下采样，得到一组具有不同尺度的子图像。
最后，将这些子图像与原始图像进行融合，得到一组融合后的多尺度特征。
除了金字塔结构，研究者们还提出了其他多尺度特征融合方法，如多尺度卷积神经网络（MS-CNN）、多尺度图像分割辅助网络（MISAN）等。
这些方法通过设计不同的网络结构和模块，能够有效地融合不同尺度的特征。
例如，MS-CNN通过引入多尺度卷积核和多尺度感受野，实现了对不同尺度特征的有效提取和融合。
而MISAN则通过引入多尺度的注意力机制，使得网络能够自动学习到不同尺度特征的重要性，并将其有效地融合。
基于多尺度特征融合的医学图像分割算法在实验中取得了较好的效果。
通过融合不同尺度的特征，这些算法能够更准确地提取出图像中的各种结构信息，并将其应用于医学图像分割任务中。
基于人工智能的医学图像分类与分割方法研究
基于人工智能的医学图像分类与分割方法研究随着人工智能技术的快速发展，医学图像的分类与分割在临床诊断中扮演着越来越重要的角色。
本文将探讨基于人工智能的医学图像分类与分割方法的研究。
一、医学图像分类方法的研究医学图像分类是指将医学图像根据其特征和属性进行分类的过程。
传统的医学图像分类方法主要依赖于人工特征提取和传统机器学习算法，如支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）等。
然而，这些方法往往需要大量的手工特征提取和标记数据，且对图像质量和噪声敏感。
而基于人工智能的医学图像分类方法则通过深度学习网络自动学习图像特征，无需手工提取特征。
其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是最常用的深度学习网络之一。
通过多层卷积和池化操作，CNN可以提取图像的局部和全局特征，从而实现准确的医学图像分类。
二、医学图像分割方法的研究医学图像分割是指将医学图像中感兴趣的结构或区域分离出来的过程。
传统的医学图像分割方法主要基于像素级别的图像处理技术，如阈值分割、边缘检测和区域生长等。
然而，这些方法对图像噪声和光照变化敏感，且难以处理复杂的医学图像。
基于人工智能的医学图像分割方法则通过深度学习网络实现自动分割。
常用的深度学习网络包括U-Net、FCN和SegNet等。
这些网络通过编码器-解码器结构，将输入图像转换为语义分割图像。
编码器部分负责提取图像的特征，而解码器部分则负责生成分割结果。
通过端到端的训练，这些网络可以实现高效准确的医学图像分割。
三、人工智能在医学图像分类与分割中的应用基于人工智能的医学图像分类与分割方法已经在临床诊断中得到广泛应用。
例如，在肺癌的早期筛查中，医生可以通过人工智能算法对CT图像进行分类，帮助判断肿瘤的恶性程度。
此外，人工智能还可以辅助医生进行肺部结节的分割，提供更准确的定位和测量结果。
此外，人工智能还在心脏病诊断、脑部肿瘤检测和乳腺癌筛查等领域发挥着重要作用。
基于多尺度单层自编码器的医学图像分类
基于多尺度单层自编码器的医学图像分类
刘洋洋;唐奇伶
【期刊名称】《科教导刊》
【年(卷),期】2017(000)015
【摘要】计算复杂度和时间的限制,如何快速准确地对医学图像分类依旧是个挑战.本文提出了一种基于多尺度单层自编码器的医学图像自动分类方法.实验结果表明该系统提取到的特征的描述力和最终的识别率明显优于传统方法.
【总页数】3页(P20-21,192)
【作者】刘洋洋;唐奇伶
【作者单位】中南民族大学生物医学工程学院湖北·武汉 430074;中南民族大学生物医学工程学院湖北·武汉 430074
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于稀疏自编码器和边缘保持的Wishart马尔科夫随机场的极化SAR图像分类[J], 张姝茵;侯彪;焦李成;吴倩
2.一种基于变分自编码器的高光谱图像分类方法 [J], 徐朋磊;薛朝辉;车子杰
3.基于改进变分自编码器的零样本图像分类 [J], 曹真;谢红薇
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ageCLEFMed2009 子集中选择了 20 类共 4780 幅图像，3350 幅 为训练样本，1430 幅是从原测试集中选出的作为测试样本。
2.2 结果分析 尺度较小的滤波器组与图像相关后得到的特征图能表达 原始图像细节特征，但噪声较大。尺度较大的滤波器相关后得 到的是大致轮廓信息，忽略图像细节信息，对图像的表述力较 弱。不同尺度感受野与图像相关后的特征图自身具有局限性， 不足以表达足够的图像信息。由于特征提取的优劣直接影响 后续处理的质量，所以提取到更具图像描述力的特征才能取得 理想的分类精度。多尺度特征融合可以有效地解决单尺度感 受野得到的特征图的局限性也更能反映出图像特征的结构信 息。多尺度特征是 3 组单尺度特征矢量融合得到的。将单尺 度图像特征和融合后的多尺度特征分别送入分类器中进行分 类操作。图 3 显示了每组进行 3 次实验，最终的分类精度以 3 次实验结果平均值决定。从图 3 中可以看出运用多尺度特征 融合的方法得到的平均分类准确率是最高的。
1 分类系统的基本框架 本研究提出的分类框架模型包括特征提取和分类器分类 两个阶段。首先利用多尺度的单层 SAE 产生局部特征检测 器，通过与图像卷积得到特征映射，然后对这些特征映射进行 PCA 降维，可以将不同长度的输入转换成一个固定长度的特 征向量，最后采用 SRC 进行图像分类，设计方案的整体流程 图如图 1。 1.1 特征提取和降维 特征表达在目标识别与图像分类等视觉任务中起着关键 作用，我们将利用多尺度的单层 SAE 从原始医学图像中学习特 征表达。SAE 是一种自学习神经网络，它符合视觉皮层对外界 刺激采用神经稀疏表示原则，这既对繁杂冗余的信息提供了简 单表示，又利于上层传感神经抽取刺激中本质的特征。SAE [4] 通过约束使得网络隐藏层大部分神经元的响应都为 0，只有少
LIU Yangyang,TANG Qiling
(College of Biomedical Engineering, South-Central University for Nationalities, Wuhan, Hubei 430074)
Abstract Because of the limitation of computing complexity and time, how to rapidly and accurately for medical image classification is still a challenge. This paper proposes a multi-scale monolayer SAE automatic medical image classification method. The experimental results show that the extracted features of the system are much better than the traditional methods. Key words Medical image classification; Sparse Auto-encoder; sparse representation-based classifier
关键词 医学图像分类 稀疏自编码器 稀疏表示分类器
中图分类号：TP391.41
文献标识码：A
DOI:10.16400/ki.kjdkx.2017.05.010
Medical Image Classification Based on the Multi-scale Single-layer SAE
学科探索
基于多尺度单层自编码器的医学图像分类
刘洋洋 唐奇伶
（中南民族大学生物医学工程学院 湖北·武汉 430074）
摘 要 计算复杂度和时间的限制，如何快速准确地对医学图像分类依旧是个挑战。本文提出了一种基于多尺度单层
自编码器的医学图像自动分类方法。实验结果表明该系统提取到的特征的描述力和最终的识别率明显优于传统方法。
测，[1]图像分割，[2]对象识别[3]等等。本文中，我们探索多尺度单 层 SAE 网络在医学图像分类中的应用。据我们所知，我们的 工作是第一次尝试在单层 SAEs 中组合多尺度特征学习。在 分类阶段，我们稀疏表示分类器（Sparse Representation-based Classification，SRC）进行分类，该分类器能够有效地处理高维 数据，不同约束条件的添加使其更具灵活性。
表示两个伯努利随机变量之间的 相对熵，是稀疏性参数，通常是一个接近于 0 的较小的值， 表示隐藏神经元的平均活跃度。SAE 就是一种尽可能重构输 入信号的神经网络，为了实现这种重构，该网络就必须捕捉可 以代表输入数据的最重要的因素，找到可以代表原信息的主要 成分。
我们利用不同尺度感受野的 SAE 去捕获医学图像在尺度 空间互补的特征表达，选择的感受野尺度为 5，8，11 三种尺度， 对应的隐藏层神经元数目分别为 25，64，121 个。对每个尺度， 从 IRMA 医学图像库采集了 200,000 图像块，用于训练网络的 参数，学习到的特征可视化如图 2。
0 引言 医学影像资料已成为辅助医生进行临床诊断、病情跟踪、 教学研究的重要客观依据。若将这些数量巨大的医学图像进 行手工分类归纳入医院的信息库中，难度是无法估计的，因此， 医学图像自动分类方法的研究具有广泛的应用前景。对医学 图像分类系统来说，分类准确率和速度是两个非常重要的评价 指标，而影响这两个指标最大因素就是是否提取到有效的医学 图像特征。 近年来深度学习技术中的无监督特征学习技术已经成功 地被应用于计算机视觉领域。因其不需要依赖于先验知识，可 以自适应地构建有效的特征描述，所以灵活性和普遍性较传统 特征提取方法更具有优越性。多尺度结构是图像的一种本质 属性，不同的观察尺度对图像的度量是非常有用的。稀疏自编 码器（Sparse Auto-encoder , SAE）就是深度学习中最流行的代 表性学习方法中的一种，该学习方法能实现良好的性能，并具 有较少的调节参数和低的计算代价等优点，在图像特征表达中 得到广泛的运用。 尽管在过去几年中基于 SAE 的特征学习算法取得很大进 步，但是少有研究多尺度空间特征学习的。在视觉计算中多 尺度的处理已经被证明明显优于单尺度的版本，包括边界检
20 2017 年 / 第 15 期 / 5 月（下）
图 1 分类的流程图
学科探索
数神经元被激活工作。通过假设输出值等于输入值，训练调整 网络参数，得到每一层中的权重，其代价函数表达如下：
式中第一项是均方差项，描述输出 与输入 之间的重构 误差；第二项是规则化项（也叫权重衰减项），其目的是减小 权重的幅度，防止过度拟合；第Байду номын сангаас项为稀疏性限制项，其中