医学图像处理

1.医学图像分割与分类方法

医学图像分割与分类是医学图像处理中的核心任务，旨在精准定位解剖结构或病灶区域（分割）并识别其病理类型（分类）。传统分割方法包括阈值法、区域生长和活动轮廓模型，而分类多依赖特征提取与机器学习（如SVM、随机森林）。随着深度学习发展，U-Net及其变体通过编码-解码结构和跳跃连接在分割中表现优异；分类任务则广泛采用卷积神经网络（CNN）、迁移学习及Vision Transformer（ViT）等模型，结合数据增强和弱监督学习缓解医学数据稀缺问题。当前研究多关注多模态融合、3D分割网络及联合分割分类的端到端模型，以提升临床辅助诊断的准确性和鲁棒性，但小样本标注、类别不平衡和模型可解释性仍是重要挑战。

2.样本不平衡下的学习问题

医学图像处理中的样本不平衡学习问题指数据集中不同类别（如正常与病变样本）的样本数量差异显著，导致模型训练时倾向于预测多数类，严重影响分类或分割性能。医学场景中，罕见病或早期病灶样本稀缺是主要诱因。传统方法包括过采样、欠采样或代价敏感学习（调整损失函数权重），但医学图像的高维特性可能引发过采样噪声或信息丢失。深度学习中，焦点损失（Focal Loss）、基于生成对抗网络（GAN）的数据增强、以及结合对比学习或课程学习的策略被广泛探索，以强化模型对少数类的特征捕捉。此外，迁移学习、元学习及自监督预训练可缓解数据匮乏问题。当前挑战在于平衡数据合成真实性、模型泛化性及小样本下的类内差异，同时需结合领域知识优化样本利用效率。