智能医疗影像技术 课后习题及答案.pdf

课后题答案第一章绪论1.智慧医疗的概念是什么？有哪些特性？答：业内对智慧医疗的概念尚处于探索阶段,每个概念各有侧重主要有三种理解:一是智慧医疗是一个以医疗物联网为核心，信息高度移动和共享的医疗信息化生态系统;二是智慧医疗建立协同工作的合作伙伴,提供更好的医疗保健服务，并有效地预测与预防疾病，同时还能激励个人做出更明智的选择;三是智慧医疗通过信息化建立健康面对面计划和以个人电子健康档案为核心的数据中心，并按照统一标准实现区域卫生信息互联互通和共享特性：总体来说，智慧医疗具有互连性、协作性、预防性、普及性、可靠性以及创新性等特性2 .简述智慧医疗的优势所在答：(1)智慧医疗由于全面感知，移动及自动获取而更迅速(2)智慧医疗由于信息互联融合而更准确(3)智慧医疗由于全面数据支持决策而更智能3 .人工智能在医学影像中的应用目前主要覆盖哪些方面答：人工智能在医学影像领域目前的应用方向主要有三类，即疾病筛查、病灶勾画、脏器三维成像4.你对人工智能在将来的发展作何展望？答：略5 .计算机视觉领域中哪些算法在医疗影像中的到了应用答：图像分类算法、图像检测算法、多模态、多样本中心分布式训练6 .人工智能可以为医学影像带来什么改变？答：第一，把信息更好地呈现给医生。

现在成像越来越容易，分辨率越来越高，但是医生需要的不是数据，医生需要的是信息，人工智能能够完成脏器的定位、分类及分割工作，并将可疑位置进行标注，相当于为医生去除了干扰项，将更为直接的信息呈现出来第二，帮助医生定量分析医生非常擅长定性分析但是需要一些工具做更精准的判断，定量的分析靠眼睛很难做到这里面的工作包括各种各样的多模态分析、历史图像的比较、病人人群的分析，这些不是简单地用眼睛就能完成的，而是需要图像分割、图像配置、功能图像分析第三，能够解决成像和智能图像识别的问题这两个步骤很多年前是被分开的，技师拍片子，医生做分析实际上，只有两者结合起来才能更有效地优化系统，为医生提供更好的服务7.对于我们个人来讲，智慧医疗该如何发展？答：智慧医疗是个性化的医疗健康服务体验，以个人的健康为出发点建设智慧医疗最终的目的和成果是同时提升医疗健康消费者和服务提供者的满意度，尤其是医疗健康消费者智慧医疗给病人提供更广泛更低廉的服务基于物联网和互联网的智慧医疗能够使医院工作流程自动程度更高更合理,给病人提供更快和更多的就医选择，同时减少就医的费用,提供移动支付，自动扣费等便捷支付途径，而且医疗费用更加精确清晰。

8.对于社会来说，智慧医疗建设对社会发展有什么帮助？答：互联互通使医疗卫生体系连接更加紧密、智慧医疗促进社会医疗资源优化配置、智慧医疗提升公共卫生管理水平、智慧医疗还将促进医疗卫生人才机制的创新9.医学影像包括哪些影像技术？答：医学影像属于生物影像，并包含影像诊断学、放射学、内视镜、医疗用热影像技术、医学摄影和显微镜等此外，包括脑波图和脑磁共振血管造影等技术10.简述图像分割的流程答：图像分割本质上是像素级别的分类，即判断图像上每一个像素点的所属类别一般的分割流程分为数据处理、感兴趣区(region of interest,ROI)提取、神经网络分割、分割结果后处理第二章编程基础1.python中内置函数chr()的作用是答：用一个整数作参数，返回一个对应的字符2.画 出ReLU激活函数的坐标图3.python中有哪几种数据类型？答：数字类型(整型、浮点型)字符串、布尔型、列表、元组、字典、集合4.说 出2种常用的深度学习框架答：Tensorflow、PyTorch5.编程题：使 用NumPy和Matplotlib解决一个线性规划问题答:25.p it.s u b p lo t(1J2,1)26.p it.p lo t(w _ listm se ist)27.p it.y la b e l(Loss)28.p it.x la b e l(w)2 9.p lt.title(L 0 S S)1.import m a tp lo tlib.pyplot as p it2.3.4.import numpy as npx_data=1.0,2.0,3.0#导入数据集标5.6.注，x 和 y 对应y_data=2,0,4.0,6.0def forw ard(x):#定义前馈函7.数return x*wttforward(x)8.=x*wdef loss(x,y):#定义损失函9.10.数y_pred=forward(x)return(y_pred-y)*(y_pred-y)#损失函数11-Loss=(y_pred-y)2w _list=#定义一个空列12.表，用来存放w 的多个取值mse_list=#定义一个空列13.表放一系列w对应的损失fo r w in np.arange(0.0J 4.1,0.1):#“从 0.0 取值14.至 ij 4.0,步长为 0.1 np.arange=numpy.arangep r in t(w=w)#显示W取值IS.l_sum=00fo r x_valj y_val in zip(x_dataJ y_data):#求和，初值为16.#显示表格17.y_pred_val=forward(x_val)#y 预测值的赋18.值loss_val=loss(x_val,y_val)#损失计算19.l_sum+=loss_val#l_sum=l_s20.um+loss_valp rin t(t ,x_val,y_val,y_pred_val,loss_val)21.#t 水平制表，t 就相当于编程的时候按一下“Table”键，使光标以8个字符为基准进行跳跃print(M SE=J l_sum/3)#平均损失，均22.23.24.方误差w_list.append(w)mse_list.append(l_sum/3)30.p it.s u b p lo t(1,2,2)31 pit plot(x_data,y_data)32.p it.t i t l e(data)3 3.p lt.y la b e l(Y)3 4.p lt.x la b e l(X)35.pit.show()第三章医学图像处理1.简述数字图像处理的三个层次。

答：低级处理：对图像进行预处理，如降低噪声、增强对比度和图像锐化等，目的是提高一幅图像的质量，使其更清晰、更适合视觉观看；中级处理：涉及图像分割、图像描述以及物体的识别，目的是将一幅图像转化为更适合计算机处理的形式；高级处理：涉及对一幅图像中被识别物体的总体理解，如应用在图像分析中，使图像更易懂2 .用 于 区 分 一 种 彩 色 与 另 外 一 种 彩 色 的 三 个 特 征 是：、和0答：色调、色饱和度和亮度3.什么是图像增强？图像增强的技术分为几大类？答：图像增强指的是对图像进行加工使其比原始图像更适合于原始图像的方法图像增强技术分为空域法和频域法两大类4.什么是直方图？什么是直方图均衡化？什么是直方图规定化？答：(1)直方图(Hi s t og r a m),又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况2)直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，使得变换后的图像直方图分布均匀3)直方图均衡化实现了图像灰度的均衡分布，对提高图像对比度、提升图像亮度具有明显的作用在实际应用中，有时并不需要图像的直方图具有整体的均匀分布，而希望直方图与规定要求的直方图一致，这就是直方图规定化。

5 .解释数字图像的几个名词：空间分辨率，密度分辨率答：(1)空间分辨率指图像中可辨认的临界物体空间几何长度的最小极限，即对细微结构的分辨率2)密度分辨率是指能分辨组织之间最小密度差异3)6.现给出一幅图像如下图所示，请使用区域生长算法，给出在使用两个种子以及T=3时，所能得到的最大两块区域小于阈值T时 为1,大于等于阈值T时设置为5)7615112521214591312741211答:5S11111511115551111511111上图中标注5 的两块连通区域即为最大的两块连通区域7.一幅彩色数字图像的分辨率为1024X768像素，若采用RGB彩色空间，红、绿、蓝每一颜色分量用8 位表示，在无压缩的情况下，在计算机中存储该图像将占用 存储空间；当用图像处理软件去掉图像的彩色信息，只留下灰度信息，灰度等级为1 6,在无压缩的情况下，存储该图像将占用 存储空间答：采用RGB空间，每一像素用3 字节表示，无压缩时占存储空间大无压缩时占存储空间大小为：1024x768x3=2359298 p 2.4MB2）去掉彩色信息，每一像素用4 位表示，为：1024x768x4/8=393216 心400KB8.图像数字化包括采 样 和量 化 两个过程,其参数分别决定了图像的空间分辨率和 灰度级分辨率。

9.简洁说明如下两种灰度变换函数会对图像产生什么效果答：左图的变换函数会提高原始图像的对比度，进行变换时，原始图像中灰度级低于m 的像素会变暗，灰度级高于m 的像素会变亮，灰度级比m 低得多或高得多的像素灰度被压缩在较窄的范围内，接近黑色或白色右图是左图的极端情况，此变换函数将图像二值化为黑白图像，即灰度值低于m 的像素置为黑色，灰度级高于m 的像素置为白色10.假定你有两张相隔八个月拍摄的一病人的胸部X 光片两张胶片上都显示有一小瘤子，该小瘤也许是良性的，也许是恶性的小瘤的大小和密度在八个月期间都发生了变化，但仅凭视觉检查，不能肯定小瘤是变得更好或更坏了下面是每幅X 光片中包含有小瘤的一小块区域的直方图在胶片上，低灰度级代表黑色请根据直方图信息判断小瘤是变大还是变小?密度是变得更高还是更低?第四章卷积神经网络1.有那些常用的池化操作？（多选）A.平 均 池 化 B.最大池化C.加 权 池 化 D.随机池化答案：ABD2.卷积层最主要的作用是答案：提取特征3.池化层的作用有哪些？（多选）A.防止过拟合B.减少模型参数量C.增加非线性D.增加模型复杂性答案：AB4.使用哪种损失函数能缓解梯度消失问题？A.Sigmoid B.tanh C.ReLU答案：c5.二分类及多分类常用的损失函数 o答案：交叉焙损失函数6.VGGNet网络对网络结构进行优化的方法，有什么好处？答案：采用的方法为采用小的卷积层组合来代替5*5的卷积层滤波器。

使用这种方法的模型特征提取能力更强，并且参数数量更少，非线性表达能力更强7.ResNet网络提出的残差结构主要解决了什么问题？答案：主要解决两个问题，随着网络的加深出现的梯度消失问题与网络退化问题8.查全率、查准率如何求取？答案：查 全 率（R）与 查 准 率（P）的求取公式TPR _ TP+FNTPP=-TP+FP9.F l分数评价指标如何进行求取？答案：2*P*RF1=10.ROC曲线的优点答案：1.该方法简单、直观、通过图示可观察分析学习器的准确性，并可用肉眼作出判断RO C曲线将真正例率和假正例率以图示方法结合在一起，可准确反映某种学习器真正例率和假正例率的关系，是检测准确性的综合代表2.ROC曲线不固定阈值，允许中间状态的存在，利于使用者结合专业知识,权衡漏诊与误诊的影响，选择一个更加的阈值作为诊断参考值第五章医学影响任务1.卷积神经网络相比传统的机器学习技术的优势是 o答案：自动提取特征的能力2.常用于疾病诊断的卷积神经网络有哪些，请列举出四种答案：AlexNet,GooLeNet,VGGNet,ResNet,DenseNet 等3.利用在自然图像上进行预训练的网络只有将它们用作固定特征提取器这一方法。

判断题）答案：错可以通过两种方法利用在自然图像上进行预训练的网络第一种是将它们用作固定特征提取器，第二种是将它们用作初始化，然后将在目标医疗数据集上进行微调4.哪些情况下使用外部数据集能取得较好成效？（多选）A.外部数据集很大B.外部数据集很小C.所包含图像的分布接近目标图像D.所包含图像的分布远离目。