详细内容或原文请订阅后点击阅览
医学成像中的迁移学习：分类和分割
什么是迁移学习？它如何帮助我们对不同类型的医学图像进行分类和分割？预训练的计算机视觉模型对医学成像任务有用吗？在迁移学习方面，2D 图像分类与 3D MRI 分割有何不同？
来源:AI夏令营医学成像领域出现了许多新的深度学习模型。这些模型仍然严重缺乏对未见临床数据进行推广的能力。未见数据指的是现实生活中的情况，通常与训练过程中遇到的情况不同。因此，当我们想将模型应用于临床实践时，我们很可能会失败。此外，提供的训练数据通常有限。这限制了深度模型的表达能力，因为它们的性能受数据数量的限制。唯一的解决方案是找到更多数据。由于并非总是能够找到所需的精确监督数据，因此您可以考虑迁移学习。
迁移学习将成为机器学习成功的下一个驱动力 ~ Andrew Ng，NeurIPS 2016 教程
迁移学习将成为机器学习成功的下一个驱动力 ~ Andrew Ng，NeurIPS 2016 教程
在自然图像中，我们总是使用可用的预训练模型。我们可能将它们用于图像分类、对象检测或分割。令人惊讶的是，它总是能很好地工作。这主要是因为 RGB 图像遵循分布。不同 RGB 数据集之间的偏移并不大。不可否认，医学图像大不相同。每种医疗设备都基于不同的物理原理生成图像。因此，不同模态的分布非常不同。我们关心它的原因是什么？
每种医疗设备都基于不同的物理原理生成图像。因此，不同模态的分布非常不同当然是迁移学习！如果您想了解医学成像中迁移学习的特殊性，那么您来对地方了。
要深入了解 AI 在医学中的应用，Coursera 提供的 AI for Medicine 在线课程绝对不会错。如果您想专注于深度学习的医学图像分析，我强烈建议您从基于 Pytorch 的 Udemy 课程开始。数据集