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深度学习在医学影像中的应用综述
认领
1
作者
施俊
汪琳琳
+11 位作者
王珊珊
陈艳霞
王乾
魏冬铭
梁淑君
彭佳林
易佳锦
刘盛锋
倪东
王明亮
张道强
沈定刚
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2020年第10期1953-1981,共29页
深度学习能自动从大样本数据中学习获得优良的特征表达,有效提升各种机器学习任务的性能,已广泛应用于信号处理、计算机视觉和自然语言处理等诸多领域。基于深度学习的医学影像智能计算是目前智慧医疗领域的研究热点,其中深度学习方法...
深度学习能自动从大样本数据中学习获得优良的特征表达,有效提升各种机器学习任务的性能,已广泛应用于信号处理、计算机视觉和自然语言处理等诸多领域。基于深度学习的医学影像智能计算是目前智慧医疗领域的研究热点,其中深度学习方法已经应用于医学影像处理、分析的全流程。由于医学影像内在的特殊性、复杂性,特别是考虑到医学影像领域普遍存在的小样本问题,相关学习任务和应用场景对深度学习方法提出了新要求。本文以临床常用的X射线、超声、计算机断层扫描和磁共振等4种影像为例,对深度学习在医学影像中的应用现状进行综述,特别面向图像重建、病灶检测、图像分割、图像配准和计算机辅助诊断这5大任务的主要深度学习方法的进展进行介绍,并对发展趋势进行展望。
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关键词
深度学习
医学影像
图像重建
病灶检测
图像分割
图像配准
计算机辅助诊断
题名
深度学习在医学影像中的应用综述
认领
1
作者
施俊
汪琳琳
王珊珊
陈艳霞
王乾
魏冬铭
梁淑君
彭佳林
易佳锦
刘盛锋
倪东
王明亮
张道强
沈定刚
机构
上海
大学
通信与信息
工程学院
中国科
学
院
深圳
先进技术研究
院
保罗·C·劳特伯
生物医学
成像研究中心
上海交通
大学
生物医学
工程学院
南方医科
大学
生物医学
工程学院
华侨
大学
计算
机科
学
与技术
学
院
深圳大学
医学部
生物医学
工程学院
医学
超声
图像
计算
(
MUSIC
)
实验室
南京航空航天
大学
计算
机科
学
与技术
学
院
上海联影智能医疗科技有限公司
出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2020年第10期1953-1981,共29页
文摘
深度学习能自动从大样本数据中学习获得优良的特征表达,有效提升各种机器学习任务的性能,已广泛应用于信号处理、计算机视觉和自然语言处理等诸多领域。基于深度学习的医学影像智能计算是目前智慧医疗领域的研究热点,其中深度学习方法已经应用于医学影像处理、分析的全流程。由于医学影像内在的特殊性、复杂性,特别是考虑到医学影像领域普遍存在的小样本问题,相关学习任务和应用场景对深度学习方法提出了新要求。本文以临床常用的X射线、超声、计算机断层扫描和磁共振等4种影像为例,对深度学习在医学影像中的应用现状进行综述,特别面向图像重建、病灶检测、图像分割、图像配准和计算机辅助诊断这5大任务的主要深度学习方法的进展进行介绍,并对发展趋势进行展望。
关键词
深度学习
医学影像
图像重建
病灶检测
图像分割
图像配准
计算机辅助诊断
Keywords
deep learning
medical imaging
image reconstruction
lesion detection
image segmentation
image registration
computer-aided diagnosis(CAD)
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度学习在医学影像中的应用综述
施俊
汪琳琳
王珊珊
陈艳霞
王乾
魏冬铭
梁淑君
彭佳林
易佳锦
刘盛锋
倪东
王明亮
张道强
沈定刚
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2020
0
已选择
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引证文献
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