机器视觉通过以下方式改善放射科图像的自动分类：
1. 图像处理和增强：
机器视觉技术可以通过多种算法对放射科图像进行处理和增强，提高图像的可读性。例如，噪声去除算法能够减少图像中的伪影和噪声，使得关键结构更加清晰，这对于如CT和MRI等图像尤为重要，因为这些图像通常会受到噪声和伪影的干扰。
图像增强技术，如对比度调整和边缘增强，也可以帮助医生更好地识别图像中的异常区域，从而提高分类的准确性。
2. 特征提取与表示：
在机器视觉中，从原始图像中提取出关键信息（如边缘、角点、纹理等）是图像分类的重要步骤。这些特征以计算机可以理解的形式进行表示，有助于后续的数学计算和分类。
3. 分类算法的应用：
机器视觉利用分类算法（如支持向量机SVM、卷积神经网络CNN等）学习已知图像的特征，并将新的图像分为不同的类别。这些算法在放射科图像的自动分类中发挥着关键作用。
4. 深度学习技术的应用：
卷积神经网络CNN是深度学习在图像处理中的代表，通过卷积层、池化层等结构，实现对图像的高效特征提取和学习，从而提高放射科图像分类的准确性和效率。
迁移学习技术允许利用已经在大规模数据上训练好的模型，将其迁移到新的分类任务中，这种方法有效解决了数据不足的问题，提高了模型的泛化能力，特别是在放射科图像分类中，可能面临数据样本有限的情况。
5. 提高诊断效率和准确性：
通过自动化的图像处理和分析，机器视觉不仅能够减少人为误差，还能加快图像分析的速度，从而提升整体诊断效率。一项研究表明，经过机器视觉处理的图像，其诊断准确率提高了约20%，极大地改善了医疗服务的质量。
机器视觉通过图像处理和增强、特征提取与表示、分类算法的应用、深度学习技术的应用以及提高诊断效率和准确性等方式，显著改善了放射科图像的自动分类。
