機(jī)器視覺(jué)通過(guò)以下方式改善放射科圖像的自動(dòng)分類：

1. 圖像處理和增強(qiáng)：

機(jī)器視覺(jué)技術(shù)可以通過(guò)多種算法對(duì)放射科圖像進(jìn)行處理和增強(qiáng)，提高圖像的可讀性。例如，噪聲去除算法能夠減少圖像中的偽影和噪聲，使得關(guān)鍵結(jié)構(gòu)更加清晰，這對(duì)于如CT和MRI等圖像尤為重要，因?yàn)檫@些圖像通常會(huì)受到噪聲和偽影的干擾。

圖像增強(qiáng)技術(shù)，如對(duì)比度調(diào)整和邊緣增強(qiáng)，也可以幫助醫(yī)生更好地識(shí)別圖像中的異常區(qū)域，從而提高分類的準(zhǔn)確性。

2. 特征提取與表示：

在機(jī)器視覺(jué)中，從原始圖像中提取出關(guān)鍵信息（如邊緣、角點(diǎn)、紋理等）是圖像分類的重要步驟。這些特征以計(jì)算機(jī)可以理解的形式進(jìn)行表示，有助于后續(xù)的數(shù)學(xué)計(jì)算和分類。

3. 分類算法的應(yīng)用：

機(jī)器視覺(jué)利用分類算法（如支持向量機(jī)SVM、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN等）學(xué)習(xí)已知圖像的特征，并將新的圖像分為不同的類別。這些算法在放射科圖像的自動(dòng)分類中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

4. 深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用：

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN是深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的代表，通過(guò)卷積層、池化層等結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的高效特征提取和學(xué)習(xí)，從而提高放射科圖像分類的準(zhǔn)確性和效率。

遷移學(xué)習(xí)技術(shù)允許利用已經(jīng)在大規(guī)模數(shù)據(jù)上訓(xùn)練好的模型，將其遷移到新的分類任務(wù)中，這種方法有效解決了數(shù)據(jù)不足的問(wèn)題，提高了模型的泛化能力，特別是在放射科圖像分類中，可能面臨數(shù)據(jù)樣本有限的情況。

5. 提高診斷效率和準(zhǔn)確性：

通過(guò)自動(dòng)化的圖像處理和分析，機(jī)器視覺(jué)不僅能夠減少人為誤差，還能加快圖像分析的速度，從而提升整體診斷效率。一項(xiàng)研究表明，經(jīng)過(guò)機(jī)器視覺(jué)處理的圖像，其診斷準(zhǔn)確率提高了約20%，極大地改善了醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量。

機(jī)器視覺(jué)通過(guò)圖像處理和增強(qiáng)、特征提取與表示、分類算法的應(yīng)用、深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用以及提高診斷效率和準(zhǔn)確性等方式，顯著改善了放射科圖像的自動(dòng)分類。