现代机器学习（ML）技术在医疗成像领域的新应用主要包括以下几个方面：
一、自动病变检测
使用深度学习算法，尤其是卷积神经网络（CNN），自动识别和分类医学影像中的病变，如肿瘤、炎症等。自动病变检测是现代机器学习技术在医疗成像领域应用的一个重要方向。它主要通过以下几个步骤实现：
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数据预处理：首先，需要对医学影像数据进行预处理，包括去噪、对比度增强、标准化等，以提高后续算法处理的准确性。
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特征提取：使用一些图像处理技术或深度学习模型从影像中提取有助于识别病变的特征。在深度学习中，这一步骤通常是自动进行的，卷积神经网络（CNN）可以从原始像素中直接学习到区分病变和正常组织的特征。
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模型训练：利用带有标注的医学影像数据集训练机器学习模型。在训练过程中，模型会学习如何根据影像特征区分病变和非病变区域。
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模型验证：通过与专家的诊断结果对比，评估模型的准确性、灵敏度和特异性等性能指标。通常会使用一部分未参与训练的数据进行交叉验证。
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模型部署：将经过训练和验证的模型部署到临床环境中，辅助医生进行病变检测。模型可以在新的影像上运行，快速标出疑似病变区域供医生复核。
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连续学习：随着模型在实际应用中不断遇到新的数据，可以通过追加训练或微调来优化模型性能，使其适应更多样的病变类型和影像质量差异。<
