人工智能在中樞神經系統疾病影像診斷中的應用進展

莫梓華，高紅霞，黃飚

1.華南理工大學自動化科學與工程學院，廣東廣州510641；2.華南理工大學附屬廣東省人民醫院放射科，廣東廣州510080

前言

隨著互聯網技術的迅速發展，各個領域中需要處理的數據量愈加龐大，人工智能（Artificial Intelligence,AI）應運而生。其中，在醫療數據日益電子化和數字化以及大數據分析方法發展推動下，AI在醫療領域的應用日新月異。利用AI技術能快速地從電子計算機斷層掃描（CT）、核磁共振成像（MRI）或正電子發射計算機斷層顯像（PET）圖像分割出來的病灶中提取大量的醫學影像定量特征，挖掘蘊含在海量數據中肉眼無法識別的深層信息，通過建立疾病預測模型，對影像特征與臨床數據間的關聯性進行分析，自動地對疾病進行術前分期、分型和術后預后，進而指導臨床實踐。鑒于精準醫療的重要性和AI 技術的日益發展趨勢，本研究主要綜述了AI 在中樞神經影像診斷中的應用情況。

1 AI常用的學習算法與影像組學

AI 是指將通常由人類完成的智力任務自動化。機器學習是AI的核心之一（圖1），機器學習使用的算法讓計算機無需顯式編程就能從現有數據中學習。每個學習過程都包括兩個階段：（1）根據給定的數據集估計系統中未知的依賴關系；（2）使用估計的依賴關系來預測系統的新輸出。機器學習進一步根據是否擁有標記信息，把學習任務分為有監督學習和無監督學習。有監督學習中，每一個樣例都擁有一個或者多個標記，其代表是分類和回歸；無監督學習中，訓練數據沒有標記信息，其代表是聚類，即樣例基于相似性度量被放置在多個類別中。……