计算机视觉在智慧医疗中的应用

计算机视觉在智慧医疗中的应用摘要：现代医疗体系中，医生执行复杂治疗过程中的每个行为步骤，都依赖于大量的快速思考和决策。计算机视觉，借助机器学习、深度学习等方法，应用专业医师的种类丰富、深度钻研的医学知识，提取医学领域的特征工程，就可以对医学数据，包括影像、传感器数据，做出高准确率的医学判断。由此，计算机视觉，成为现代医疗辅助技术的重要信息来源。本文结合当前的实际情况，简要介绍了计算机视觉的技术进展和趋势，并在此基础上详细探讨了计算机视觉在智慧医疗领域中的应用技术和领域。关键词：计算机视觉；智慧医疗；深度学习；卷积神经网络计算机视觉概述认知以及感知等作为人工智能领域中最为重要的内容，其可以通过科学推理而感知信息，在感知当中，计算机视觉作为其重要的组成部分，其会直接影响感知结果。早在20世纪50年代，人们就开始研究计算机视觉系统，称其为计算机视觉是因为其能够像人的眼睛一样识别、理解图像。早期阶段，人们通常使用计算机来分析、辨别一些跟数学、物理等相关的学科信息。直到I960年左右，计算机渐渐就可以识别三维图像了，随着时间的推进及科学技术水平的快速发展，直至1966年计算机视觉才真正诞生，随着科技的进步，其逐渐可以识别更为复杂的图像及信息。当前，MIT人工智能实验室也已专门设立了计算机视觉学科，现阶段已有很多人开始关注、研究计算机视觉这门学科。相关图像处理技术数字图像处理技术。该技术可转换图像信号，转换后的图像信号会以数字形式展现出来，随后通过使用计算机识别处理技术对图像信号进行初步处理，这样做的目的就是为了提高图片的清晰度，以确保图像中的信息能够清晰地呈现给人们，进而相关工作人员可根据所看到的图像信息制定更为准确的方案，并为人工智能系统的发展做出重要贡献。而图像增强以及恢复方法则可有效去除噪音，确保图像中高频信息的质量，让人们可以准确掌握图片信息中所包含的内容，其为后期人工智能网络的构建提供了更加精准的数据信息。基于神经网络模型的深度学习方法。神经网络模型是以自然界中动物大脑的结构作为基础而构建的一种模型，从信息处理的角度出发，其可以用一些抽象化的方式解决一些人类无法处理的数学问题，并通过建立相应的数学模型，按照连接方式以及内部参数之间存在的差异创建各种不同的神经网络。实际上，神经网络是一个将大量内部神经元准确连接在一起的一种运算模型，针对于每一个节点而言，都需对其进行特殊的函数处理。只有在两个节点连接在一起时，才能有效传递数据信息。该信息的传递对应于激素通过动物大脑中相邻神经细胞的传递。通常情况下，网络的输出结构取决于网络内部连接所使用的方法，假如连接方法存在差异，权重值及激励函数也会有所不同。其原理则是通过从大量的图像资源中提取出人们所需的特征信息，进而再将这些信息资料准确的录入至神经网络中，并使用损失函数的大小确定的反馈值逐渐优化、调整内部变化的参数，只有当所构建的模型能够满足人们的需求时，才算正确构建了神经网络模型。深度学习期间，只有充分了解并掌握神经网络内部各个参数的最大长度、神经元的节点数量、网络层数及其神经网络的激活、损失函数等的选择，以上数据的准确度则直接决定了所构建的神经网络模型的应用成效。最近几年，伴随着超大规模计算技术的发展，神经网络也取得了较快发展，其网络结构也逐渐趋于复杂化、成熟化，特别是在图像处理领域中，其可充分与神经网络融合在一起，进而衍生了卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN）。CNN的出现进一步拓宽了计算机视觉领域中人工智能的应用范围，也进一步提升了其应用效果及应用性能。CNN是一种经过特殊处理的人工神经网络，CNN的作用主要就是处理二维数据，使用此神经网络时，只需引入一个较小的卷积核，就可对图片信息进行全方位的数学处理，并对一些提取到的特征进行进一步的优化处理，然后通过网络将其相关信息传递出去，只有这样，才能进一步提升网络的表现性能。现阶段，最常用的卷积神经网络模型主要包含FasterR-CNN、YOLOV3、M2Dat等。由于CNN的新变种的发展以及针对现代GPU优化的高效并行网络框架的出现，深度神经网络吸引了商业兴趣。从头开始训练深度CNN是一项挑战。首先，CNN需要大量标记的训练数据，这一要求在专家注释昂贵且疾病稀缺的医学领域中可能难以满足。其次，训练深度CNN需要大量的计算和内存资源，否则训练过程将是非常耗时。第三，深度CNN训练过程中由于过度拟合和收敛问题而复杂化，这通常需要对网络的框架结构或学习参数进行重复调整，以确保所有层都以相当的速度学习。鉴于这些困难，一些新的学习方案，称为"迁移学习〃和"微调”，被证明可以解决上述问题从而越来越受欢迎。医疗领域的计算机视觉技术近年来，伴随着医学图像采集技术的显著改善，医疗设备以更快的影像帧率、更高的影像分辨率和通信技术，实时采集大量的医学影像和传感器数据。基于图像处理技术的医学影像解释方法，也迫切希望得到攻克解决。在医学图像处理中，GPU首先被引入用于分割和重建，然后用于机器学习。3.1、病变检测面向疾病预防的病变检查，包括有无病变、病理类型，是健康检查的基础任务。基于计算机的病变检测，是计算机视觉技术在智慧医疗中的重大体现，并且非常适合引入深度学习。在基于计算机的病变检测方法中，一般通过监督学习方法或经典图像处理技术（如过滤和数学形态学），计算并且提取身体部位或器官在健康状态下的特征工程。其中，基于监督学习的机器学习方法，它所使用的训练数据样本，需要专业医师提供全面的病理影像，并手工标注。特征工程计算过程产生的分类器，将特征向量映射到候选者来检测实际病变的概率。基于卷积神经网络（CNN）的病变检测系统，病变检测的准确率度提高了13-34%，而使用非深度学习分类器（例如支持向量机）几乎不可能实现这种程度的提升。CNN由输入层，两个隐藏层和输出层组成，并用于反向传播。在图形工作站出现以前，病变检测系统的特征工程训练过程，往往非常耗时。早在1993年，CNN应用于肺结节检测；1995年，CNN应用于检测乳腺摄影中的微钙化检测；1996年，CNN应用于从乳房X线照片中提取肿块或正常组织的特征区域。3.2、病理图像分割图像分割就是一个根据图像中的相似度计算，把图像分割成若十个同质区域，并且为每个区域进行定性分类的过程。在病理图像分割中，传统方法中只利用了颜色等简单特征，开发了基于区域的分割方法和基于边界的分割方法，前者依赖于图像的空间局部特征，如灰度、纹理及其它象素统计特性的均匀性等，后者主要是利用梯度信息确定目标的边界。传统方法对图像本身所蕴含的丰富信息，利用不足。在分类方法选取中，也大多是基于聚类等简单方法，存在精确性较低及适应范围小的缺陷。多节点、多层次的CNN模型，提取了图像中尽可能多的潜在特征，并对这些特征利用PCA（PrimaryComponentAnalysis，主成分选取方法）降维，选出其中的关键特征，然后结合SVM（SupportVectorMachine，支持向量机），对病理图像进行像素分割。该方法能在更大程度上利用图像本身的信息，提高了图像中细胞分类的准确率。基于卷积神经网络的计算机视觉技术，大大增强了病理图像分割过程的效率和质量。3.3、病理图像配准图像配准是多图像融合和三维建模的前提，是决定医学图像融合技术发展的关键技术。在图像认知过程中，单一模态的图像只能提供单个维度的视角，图像中的空间信息难以全方位展示。多种模式或同一模式的多次成像通过配准融合，可以实现感兴趣区域的信息增强和上下文信息补全。在一幅图像上同时表达来自多种成像源的信息，医生就能做出更加准确的诊断或制定出更加合适的治疗方法。医学图像配准过程包括图像的多种处理方法，如定位、旋转、尺寸缩放、拓扑变换，即通过寻找一种空间变换模型，使两幅图像对应点达到空间位置和解剖结构上的映射。如果这种映射过程是一一对应的，即在重叠区域中，一幅图像中的任意像素点在另一幅图像中都有对应点，我们就称之为配准。目前，基于尺度不变特征转换和卷积神经网络的图像配准模型，是病理图像配准的主要途径。3.4基于病理图像的三维建模与仿真传统的病理检测，往往需要从病体切割取样，往往费时费力，还会损伤病体健康，导致治疗任务加重。基于病理图像的三维建模与可视化，则可以提高病理检查过程，同时消除检查过程对病体的影像。基于图像建模的核心问题是基于图像的几何建模问题。它研究如何从图像中，恢复器官组织的实时三维信息，并构建其几何模型，以进行三维渲染和编辑。在图像配准的基础上，基于图像的三维建模方法，主要有轮廓法、亮度法、运动法、纹理法。这些方法都需要利用图像像素计算，并提取图像特征。前者包含大量的传统图像处理操作，如对图像进行逐点处理，把两幅图像对应像素点的灰度值进行加权求和、灰度取大或者灰度取小等操作。后者，基于深度学习，对图像进行特征提取、目标分割等处理，通用性更强。基于病理图像的三维模型与仿真建模，把有价值的生理功能信息与精确的解剖结构结合在一起，可以为临床诊断和治疗提供更加全面和准确的资料。总结得益于深度学习技术的快速发展，计算机视觉技术和应用得到了显著进步，并推动了各行业的智能化、信息化发展。由于医疗保健数据的敏感性和权威性，医疗卫生保健领域的深度学习，尤其是医学图像技术，发展速度非常慢。我们需要研究更稳定可靠的、普适的深度学习方法，以便有效地处理复杂的医疗影像数据。当然，随着现代医疗系统的发展和优化，如何系统地引入计算机视觉的最新成果，实现与多学科理论的交叉融合，提升和优化临床治疗水平，医务人员和理论技术人员之间的交流就显得越来越重要。这也是现代智慧医疗应该思索的问题。无论如何，医学图像处理技术作为提升现代医疗诊断和治疗水平的重要工具，使实施风险低、创伤性小的手术方案成为可能，必将在医学信息研究领域发挥更大的作用。参考文献：李明耀，周立明凋其伟.人工智能在医学领域的应用[J].科技传播,2019,11(20):1