医学图像处理研究方向

可解释的人工智能：可解释的人工智能是一个研究领域，专注于开发能够为其决策提供可理解和透明解释的模型。这在医学图像处理中尤为重要，可解释的 AI 可以帮助医生更好地理解模型决策背后的推理，并提供更准确和可靠的诊断。
多模态数据集成：多模态数据集成涉及组合来自多种成像模式（如 MRI、CT 和 PET）的数据，以创建更全面、更准确的患者状况图。这可以提高诊断和治疗计划的准确性，并有助于确定潜在的治疗目标。
基于深度学习的分割：基于深度学习的分割涉及使用深度神经网络将医学图像自动分割成感兴趣的区域，例如器官或肿瘤。这可以节省时间并提高医学图像分析的准确性。
生成式模型：生成式模型是一种深度学习模型，可以根据从现有数据中学习到的模式和特征生成新的医学图像。这对于生成合成数据以扩充训练集或生成新图像以帮助诊断和治疗计划很有用。
迁移学习：迁移学习涉及将从一个领域学到的知识迁移到另一个领域。在医学图像处理中，迁移学习可用于在大型、公开可用的数据集（例如 ImageNet）上训练模型，然后在较小的医学图像数据集上对其进行微调。这可以提高医学图像处理模型的准确性和通用性。
先进的可视化技术：先进的可视化技术，如虚拟现实和增强现实，可用于为医生提供更直观和身临其境的医学图像视图。这有助于改进诊断和治疗计划，并促进医患之间的沟通。
联邦学习：联邦学习是一种去中心化的深度学习模型训练方法，数据保留在本地设备或医院，只有经过训练的模型权重才会传输到中央服务器进行聚合。这可以解决隐私和数据安全问题，并允许医疗机构在不共享敏感患者数据的情况下进行协作。
领域适应：领域适应涉及适应在一个领域的数据上训练的模型以在来自不同领域的数据上表现良好。在医学图像处理中，这对于调整在一个人群的数据上训练的模型以在不同人群的数据上表现良好非常有用，例如调整在一个种族的数据上训练的模型在不同种族的数据上表现良好。
强化学习：强化学习是一种机器学习，涉及代理学习如何与环境交互以最大化奖励。在医学图像处理中，强化学习可用于优化医学治疗，例如放射治疗，方法是学习向肿瘤提供最佳剂量的辐射，同时最大限度地减少对健康组织的损害。
小样本学习：小样本学习是一个研究领域，专注于开发可以从少量数据中学习的模型。在医学图像处理中，小样本学习对于开发模型非常有用，这些模型可以使用有限的训练数据准确诊断罕见或以前未见过的情况。
实时处理：实时处理涉及开发可以实时分析医学图像的模型，例如在手术或其他医疗过程中。这可以提高医疗程序的准确性和效率，并使医生能够实时做出更明智的决定。
个性化医疗：个性化医疗涉及根据个人的独特特征（例如他们的基因构成或病史）定制医疗。在医学图像处理中，可以通过使用深度学习模型分析医学图像并识别可预测患者对特定治疗反应的特定生物标志物来实现个性化医疗。
持续学习：持续学习涉及在新数据可用时实时更新模型。在医学图像处理中，随着新医学图像的出现，可以使用持续学习来更新模型，从而提高其准确性并允许进行更个性化的治疗计划。
不确定性量化：不确定性量化涉及开发可以估计与其预测相关的不确定性的模型。在医学图像处理中，不确定性量化可用于识别模型预测可能不太可靠的案例，以及确定需要进一步专家审查的案例的优先级。
图神经网络：图神经网络是一种深度学习模型，可以对图结构数据进行操作，例如已经转换为图的医学图像。在医学图像处理中，图神经网络可用于开发能够自动识别复杂医学图像（例如大脑网络或血管系统）中的模式和特征的模型。
可解释的对抗性攻击和防御：对抗性攻击和防御是涉及操纵输入数据以欺骗深度学习模型的技术。在医学图像处理中，对抗性攻击可用于创建对人类观察者来说看起来正常的图像，但会导致深度学习模型产生错误的诊断。可解释的对抗性攻击和防御涉及开发模型，这些模型可以为对抗性攻击的脆弱性提供可解释和透明的解释，并可用于开发针对此类攻击的更强大的防御措施。