生物医学图像分析中的传统机器学习:在你走得太深之前
Elizaveta Chechekhina1, Nikita Voloshin1, Maksim Solopov2
1Medical Research and Educational Institute, Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia.
Frontiers in artificial intelligence
|February 16, 2026
概括
传统的机器学习 (TML) 仍然对生物医学图像分析至关重要,在多式联络数据集成和可解释性方面表现出色,特别是在有限的数据中. 这篇评论强调了TML的重点.
科学领域:
- 生物医学图像分析
- 机器学习是机器学习.
- 医学成像医学成像
背景情况:
- 传统的机器学习 (TML) 算法在小型数据集上在多式联网数据集成,可解释性,计算效率和稳定性方面具有优势.
- 由于卓越的性能和端到端的功能学习,深度学习 (DL) 目前主导医疗图像分析.
- 尽管DL的流行,TML在特定的生物医学成像应用中保持着独特的价值.
研究的目的:
- 为各种生物医学成像模式提供TML应用的全面审查.
- 突出TML在深度学习的背景下的核心原则,实际实施和好处.
- 分析TML在医学图像分析中的持续相关性和独特价值主张.
主要方法:
- 审查与生物医学成像相关的基本机器学习概念.
- 描述TML所处理的关键生物医学成像任务.
- 分析了展示TML优势的突出例子.
- 识别能够让临床医生和研究人员利用TML的流行的平台.
主要成果:
- TML对于多式联络数据处理,数据有限的应用以及需要高可解释性的场景是有效的.
- TML在计算效率和稳定性方面具有优势,特别是在较小的数据集上.
- 民主化的工具和验证的临床研究支持TML的持续使用.
结论:
- 传统的机器学习仍然是从生物医学图像数据中提取定量和定性见解的重要方法.
- TML在医学图像分析的特定领域提供了独特的价值,补充了深度学习方法.
- 在研究和临床实践中,TML在研究和临床实践中的持续相关性是由其固有的优势和日益增长的可访问性确保的.
