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医学图像分析在临床上引起了广泛关注。借助现代算法，计算机辅助诊断可帮助医生处理病理学以及观察者内和观察者之间的巨大差异。深度学习及其高计算能力将人为设计的特征转换为基于学习的特征提取过程。即使没有该领域的先验知识，模型也可以直接从数据中学习有意义的特征 [1]。因此，构建深度学习算法以学习分层特征表示需要大量数据。使用大数据集实现高精度使卷积神经网络 (CNN) 在医学图像分析任务中广受欢迎，例如肝病变分类 [2]、脑部分析 [3] 和视网膜图像分析 [4]。例如，谷歌提出的方法使用 128 万张视网膜图像来训练其系统以诊断糖尿病视网膜病变 [5]，而深度 CNN 在皮肤病变分类方面也取得了理想的效果 [6]。不幸的是，在实际的医疗应用中，如此大量的带标签数据并不总是可访问的。有两个原因限制了医学图像领域对带标签数据的访问。首先，这是一项耗时而繁琐的任务，需要经验丰富的专家花费很长时间进行注释。其次，由于疾病并不常见，因此在应用中也很难获得所需数量的疾病图像。根据差异的类型，图像特征可分为两类，即相关特征和非相关特征 [7]。在医学图像中，相关特征包含确定器官或病变的最有用信息，而非相关特征则是图像之间变化的特征，例如强度差异。对于大多数医学图像应用而言，很难建立大型数据集，尤其是由于罕见疾病和患者隐私。训练小型数据集不利于模型捕捉广义的相关特征，并且可能由于过拟合问题导致性能下降。为了避免过拟合问题并提高深度学习算法的性能[8]，研究人员尝试利用数据增强技术[9-12]。数据增强是一种通过向模型提供不同来源的数据来消除不相关方差的方法，它已被研究
第 14 章-医学图像分析的数据增强
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