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基于人工智能的医疗影像诊断技术发展报告

TOC\o1-2\h\u30666第1章引言 4

323311.1医疗影像诊断技术背景 4

155051.2人工智能在医疗影像诊断中的重要性 4

20755第2章人工智能基础理论 5

60172.1机器学习基本原理 5

88392.1.1学习模型 5

266102.1.2功能评估 5

81742.1.3超参数调优 5

276962.2深度学习基本原理 5

174042.2.1神经网络结构 5

315672.2.2激活函数 5

317082.2.3优化方法 6

78312.3数据挖掘与知识发觉 6

167552.3.1数据预处理 6

38752.3.2特征提取 6

156102.3.3知识发觉 6

429第3章医疗影像数据采集与预处理 6

205093.1影像数据采集技术 6

147563.1.1X射线成像 6

161833.1.2核磁共振成像 6

261053.1.3超声成像 7

44633.1.4光学成像 7

74953.2影像预处理方法 7

181133.2.1图像去噪 7

154243.2.2图像增强 7

151523.2.3图像配准 7

165183.3数据增强与标注 7

22373.3.1数据增强 7

192963.3.2数据标注 7

14893.3.3数据清洗 7

4833第4章医疗影像诊断中的人工智能算法 8

113234.1传统机器学习算法 8

321244.1.1支持向量机（SVM） 8

217564.1.2随机森林（RF） 8

171874.1.3K最近邻（KNN） 8

223774.2深度学习算法 8

21374.2.1卷积神经网络（CNN） 8

200794.2.2循环神经网络（RNN） 8

191744.2.3对抗网络（GAN） 9

74304.3模型优化与评估 9

299604.3.1模型优化 9

212594.3.2模型评估 9

21337第5章医疗影像分割技术 9

240905.1传统分割方法 9

191425.1.1阈值分割 9

36245.1.2区域生长 10

223375.1.3边缘检测 10

296695.2人工智能分割方法 10

248645.2.1基于卷积神经网络的分割模型 10

38845.2.2基于对抗网络的分割模型 10

97905.3评估与挑战 10

138455.3.1评估指标 10

75155.3.2挑战 10

8540第6章医疗影像检测与识别技术 11

116006.1传统检测与识别方法 11

126046.1.1直接观察法 11

79546.1.2计算机辅助检测法 11

220026.2人工智能检测与识别方法 11

103936.2.1卷积神经网络（CNN） 11

85766.2.2递归神经网络（RNN） 11

82256.2.3转移学习（TransferLearning） 12

298076.3应用案例与效果分析 12

88056.3.1乳腺癌早期检测 12

14296.3.2肺癌筛查 12

30106.3.3神经疾病诊断 12

17714第7章医疗影像诊断中的深度学习框架 12

254477.1主流深度学习框架介绍 12

240407.1.1TensorFlow 12

43427.1.2PyTorch 13

272107.1.3Keras 13

144057.1.4MXNet 13

276777.2框架在医疗影像诊断中的应用 13

133517.2.1影像分割 13

149857.2.2病灶检测 13

123767.2.3影像识别与分类 13

17247.3框架功能分析与比较 14

92277.3.1计算功能 14

212097.3.2易用性和灵活性 14

147657.3.3社区支持和生态系统 14

21799第8章医疗影像诊断中的数据集与评估指标 14

219638.1常用医疗影像数据集 14

209478.1.1chestXray数据集 14

159518.1.