作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在本教程中，我们将探讨无监督学习中的两个重要子类：半监督学习（Semi-supervised learning）和生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）。使用GAN进行医疗图像的无监督学习可以改善模型性能、降低计算成本并提高泛化能力。本教程还涉及其他一些相关的机器学习技术，如卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN），变分自动编码器（VAE）等。 半监督学习旨在利用少量标注数据的同时训练出一个较好的模型。这一方法通常被用于处理大型数据集，但对于小规模医疗图像数据集来说仍然很有效。另一方面，生成对抗网络（GAN）是一个最近出现的模型，它在计算机视觉、图像生成领域都有着广泛应用。本教程将详细阐述GAN是如何用于医学图像的无监督学习以及这些技术的优缺点。我们将基于以下假设：原始数据集包括大量没有标记的数据；而只有少量标记数据可用。
2.核心概念和术语
数据集
首先，我们将介绍数据集的相关信息。给定一个医疗图像数据集，其结构一般如下所示：
- 每张图片由一串数字组成，即像素值矩阵。每个元素代表每个像素的灰度值或强度值。
- 数据集可能包含标签（类别标签）和/或未标记数据（未标记数据通常被称为“伪标签”）。在这个任务中，我们只关注标签数据。标签数据包括：
- 患者的诊断（病理或非病理）
- 手术类型（手术是否成功）
- 结节类型