打破信息差！医工交叉AI真不难——机器学习分类体系

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家人们好起来了，上期有563播放、11点赞、49转发、1再看，话不多说我们继续。 机器学习分类体系 在“机器学习流程”和“深入探索机器学习流程”两节中， 我们以基于图像的皮肤癌诊断为例，阐述了引入机器学习流程的必要性。 这只是机器学习达到人类诊断准确度的众多任务之一,其他例子还包括利用眼底照片诊断糖尿病视网膜病变、利用乳腺X线照片诊断乳腺癌、利用胸部计算机断层扫描（CT）图像诊断肺癌、利用膀胱镜检查图像诊断膀胱癌等（见图1）。 眼底图像能够捕捉到眼睛中的重要结构。这种成像方式通常用于糖尿病视网膜病变、高血压视网膜病变、黄斑变性等疾病的诊断与监测。 除了医疗诊断外，分类框架同样适用于定位任务，即 我 们旨在自动识别一系列医学影像（如脑部磁共振成像扫描）中某个特定感兴趣对象（如肿瘤）的位置 ………………………………