机器学习与深度学习助力精准分析：从作物分类到医学影像分割

### 机器学习与深度学习助力精准分析：从作物分类到医学影像分割 #### 1. 作物分类研究 在作物分类领域，不同的研究采用了多种方法，各有优劣。以下是部分研究的对比： | 作者 | 方法 | 优点 | 局限性 | 性能指标 | | --- | --- | --- | --- | --- | | Adrian 等 | 使用深度学习技术在各种土地覆盖中进行有效作物类型映射 | 深度学习技术结合多时间序列 SAR 和光学数据取得了有前景的结果 | 深度学习技术在收集和检测大规模功能的高质量训练样本方面存在困难 | OA—0.91；Kappa 系数—0.88 | | Qu 等 | 一种基于 Sentinel - 1 极化时间序列信息的新型深度学习作物映射方法 | 该深度学习方法结合了循环和卷积过程，纳入了作物的时空模式和散射机制 | 深度学习方法的极化指标需针对不同土地场景进行调整，耗时 | 平均准确率—0.90；OA—0.86；Kappa 系数—0.78；F1 - 分数—0.85 | 部分研究使用机器学习分类器对作物类型进行映射，如利用 RF 分类器结合 Sentinel - 1 数据集，但执行结果耗时较长。深度学习分类技术虽被引入，但在大规模功能的高质量样本训练上存在困难。还有基于集成的分类模型，但时间消耗是主要缺点。未来可在减少时间消耗和提高准确性方面进行改进。 #### 2. 医学影像分割的背景与挑战 医学影像技术在放射学中用于获取人体内部详细图像以辅助诊断。CT 扫描是常用的影像技术，它通过计算机处理从多个角度拍摄的 X 射线图像，以图像切片形式提供组织、血管和骨骼的详细信息。然而，CT 扫描图像难以解读且耗时，原因在于器官和组织边界复杂，手动标注训练数据繁琐，导致标注数据稀缺。 腹部区域结构具有复杂的非几何重叠边界，低对比度以及被多层组织和器官包围，增加了分割难度。特定的腹壁肌肉，如左腹、左直肌、右腹和右直肌，对诊断疝气、肿瘤和神经肌肉疾病等异常情况具有重要价值，准确分割这些肌肉有助于临床医生做出更明智的决策并改善患者预后。 #### 3. 相关技术原理 - **卷积神经网络（CNN）和全卷积网络（FCN）**：CNN 由 LeCun 等人引入，与普通神经网络类似，节点具有可微分的权重和偏置。其独特之处在于将输入明确视为图像，能整合