自动诊断肺炎早已成趋势，深度学习一键解释X光照片

图像识别技术概念

首先图像识别技术是指在图像中描述图像个体的情景、标志、人、物体、建筑物和其他一些变量的技术。用户通过应用程序、社交网络和网站分享大量信息。此外，装有摄像头的移动电话正在导致无限的数字图像和图片的存在。而企业利用这些海量的数字信息，为人们提供更好、更智能的服务。

图像识别是计算机经验的一部分，是确定和发现数字图像或图像中的对象或结构的过程。计算机经验是一个更广泛的术语，它包括从现实生活中收集、处理和分析信息的方法。这些信息是高维的，并以结论的形式创建数学或符号数据。除了图像识别，计算机视觉还包括事件发现、目标识别、教育、图像修复和电视跟踪。

另外计算机图像识别技术的工作原理是检测突出区域，这些区域代表包含图像或目标最多数据的部分。它通过在选定的图片中分离信息最丰富的部分或特征并将其本地化，而忽略那些可能不感兴趣的部分特征。

目前国内外的计算机识别工具主要使用图像识别公式，算法，也称为示例分类器，它将图像作为输入和输出图像所包含的内容。为了让算法了解示例所包含的内容，它必须准备好查看类之间的差异。例如，如果图像识别方法的目的是发现和描述狗的特征，那么这个图像识别算法需要准备数千张狗的图片和数千张不包含任何狗的背景图片。

医学领域医学图像使用图像识别技术

更关键的是，图像特征的识别技术也在医学发展领域走上高端应用，帮助或辅助医生进行医疗诊断。在当前国内的研究中，基于人工智能的胸部放射线计算机辅助检测便开始了有用的应用。胸部放射线图像分析技术（胸部X射线或CXR）是一种经济且易于使用的医学成像和诊断技术。

该技术是医学实践中最常用的诊断工具，在肺部疾病的诊断中具有重要作用。受过良好训练的放射科医生使用胸部X射线图像自动化识别可以来检测疾病，例如肺炎，肺结核，间质性肺病和早期肺癌。

胸部放射线照片被广泛用于肺部结节，结核和间质性肺部疾病等肺部疾病的检测和诊断。但是，正确的解释信息始终是医生面临的主要挑战，医生仅凭自身知识很难对患者的胸部图片进行科学的分析，因此必然要借助深度学习的图像识别进行科学诊断。胸部X射线中组织结构的重叠大大增加了解释的复杂性。

最早建立计算机辅助检测系统的首次尝试是在1960年代，研究表明，使用X射线CAD系统作为辅助可以提高胸部疾病的检测准确性。目前国际上已经开发出许多用于临床的商业产品，包括CAD4 TB，Riverain和Delft成像系统。然而，由于胸部X射线的复杂性，疾病的自动检测还需大量的努力来提高准确性。

在国际上，CAD系统主要分为以下步骤：图像预处理，提取ROI区域，提取ROI特征以及根据特征对疾病进行分类。人工智能（AI）的最新发展与大量医学图像的积累相结合，为在医学应用中构建CAD系统提供了新的机会。人工智能方法（包括浅层学习和深度学习等），尤其是深度学习，主要取代了传统CAD系统中的特征提取和疾病分类过程。人工智能方法也已广泛用于胸部X射线的图像分割和骨骼抑制。

浅层学习方法被广泛用作检测疾病的分类器，但是它们的性能在很大程度上取决于提取的手工特征。最近，由于深度学习在不同的图像识别任务和语义分割上大量的研究，刺激应用深度学习技术到医学图像上。尤其是深度学习的进步和大型数据库的构建让图像识别算法超越了医学专业人员在各种医学成像任务中的性能，包括肺炎诊断。因此，自动学习图像特征以对胸部疾病进行诊断的深度学习方法已成为主流趋势。