基于物理知识的机器学习在医学图像分析中的应用

《ACM Computing Surveys》：Physics-informed Machine Learning for Medical Image Analysis

本文系统综述了超过100篇关于物理信息嵌入医学图像分析（PIMIA）的研究，提出统一分类体系探究物理知识建模、表征及融入策略，覆盖成像、生成、预测、逆成像、配准及分割等任务，分析各任务中物理信息类型（如医学成像物理、过程动力学与方程）、网络架构及数据集，总结挑战与未来方向，强调物理约束在提升模型鲁棒性、减少数据依赖及增强可解释性方面的潜力。

　　近年来，医学影像分析（MIA）领域取得了显著进展，这些进展主要体现在图像配准、图像生成、特征提取、图像分类和图像重建等任务上。这些技术对于辅助诊断、治疗计划和治疗干预至关重要。然而，这些成果通常依赖于复杂且数据密集型的模型，这些模型缺乏鲁棒性、可解释性以及与物理规律和常识推理的对齐。因此，将物理信息整合进机器学习框架，以提升医学影像分析的性能，正成为研究的热点。这一趋势催生了物理信息引导的医学影像分析（PIMIA）领域，它结合了物理知识和机器学习方法，从而改善模型的准确性、鲁棒性和可解释性。

在医学影像分析中，物理信息的整合可以显著提升模型的性能。例如，通过将物理模型（如流体力学模型、生物电生理模型等）嵌入神经网络的损失函数中，模型能够学习到与物理现象一致的解。这种整合不仅有助于模型在有限数据集上实现更高效的训练，还能够确保模型在不同条件下具有更强的泛化能力。此外，物理信息的引入使得模型在面对噪声、不完整数据或复杂生物组织特性时，也能生成更可靠和可解释的输出。

随着PIMIA领域的迅速发展，研究人员提出了多种策略来整合物理知识。这些策略可以分为三类：观察偏差、学习偏差和归纳偏差。观察偏差指的是在训练过程中使用直接的物理测量数据或已知的物理特性作为输入，例如MRI信号形成过程中的物理模型或CT图像中的X射线衰减模型。学习偏差则是在损失函数中引入物理约束，如通过自动微分计算流体动力学方程的残差，从而确保模型在训练过程中遵循物理规律。归纳偏差则是通过自定义的神经网络结构或训练过程，将物理约束以“硬”约束的形式嵌入模型，从而提高模型的物理一致性。

PIMIA的应用不仅限于图像重建和生成，还涵盖了图像配准、图像分割、分类以及预测建模等任务。例如，在图像配准中，研究人员利用物理模型（如弹性力学方程、生物力学约束等）来确保图像之间的几何变换符合解剖学特征，从而提高配准的精度和稳定性。在图像分割和分类任务中，物理信息的整合有助于模型更好地理解图像中的生物组织特性，从而提高分割和分类的准确性。在预测建模任务中，物理信息的引入使得模型能够更准确地模拟生物过程，如心血管流动、组织弹性等，从而提高预测的可靠性。

PIMIA的一个关键优势是其在数据稀缺或质量不佳的情况下依然能够实现高效和准确的模型训练。传统机器学习模型通常需要大量标注数据，而PIMIA方法则可以通过物理约束减少对数据的依赖，从而在有限数据集上实现更好的性能。此外，PIMIA方法还能有效处理医学影像中的噪声和伪影，提高图像的质量和可解释性。

尽管PIMIA在医学影像分析中展现出巨大的潜力，但仍然存在一些挑战。例如，如何选择合适的物理先验，并建立统一的基准测试平台仍然是一个开放性问题。此外，某些任务（如分类、分割和超分辨率）尚未充分利用物理先验，这限制了PIMIA方法的全面应用。为了克服这些挑战，研究人员提出了多种改进策略，包括开发更高效的物理信息引导模型、优化损失函数以平衡数据拟合和物理约束、以及探索新的物理模型和方法。

随着PIMIA研究的不断深入，未来的研究方向将更加多元化。一方面，研究人员将继续探索如何更有效地整合物理信息，以提高模型的性能和鲁棒性。另一方面，将物理信息与先进的机器学习架构（如Transformer）结合，可能成为未来研究的一个重要方向。此外，如何在不同的医学影像任务中应用PIMIA方法，以及如何评估这些方法的性能，也是需要进一步研究的问题。

总的来说，PIMIA方法为医学影像分析提供了一种新的视角，通过将物理知识融入机器学习模型，使得模型能够更好地理解和模拟生物过程，从而提高医学影像分析的准确性和可靠性。随着研究的不断深入，PIMIA有望在未来的医学影像分析中发挥更大的作用，推动医学影像技术的进一步发展。