使用机器学习对X射线图像进行分类

Question

通过什么方式我可以借助任何机器学习算法对X射线图像的特征进行分类，这样当下次我通过发送个人的X射线图像特征来测试输入时，它应该发送给我，无论这个X -ray是否存在于数据库中...我已经使用大约20个图像的matlab找到了这些特征。

Answer 1

如果你匹配的X射线是相同的，你真的不需要使用机器学习。只做像素方式匹配并检查图像是否说99％相同（以弥补扫描中的照明差异）。在MATLAB中，您可以通过简单地获取两个图像的绝对像素差异，然后计算不同的像素数量超过预定义的阈值来实现此目的。

如果X射线不相同，并且你知道当同一个人的身体的同一部分被多次X射线时反复出现什么特征，那么机器学习将是有用的。

Answer 2

类似于人脸识别，您输入人脸图像，然后机器学习输出，无论此脸是否在您的数据集中。对于您的问题，我能想到的最简单的方法是定义一个“距离度量”来测量两个图像特征的相似性，并设置一个阈值来判断它们是否相同。