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深度學習在醫(yī)學圖像分析中的研究進展

Research progress of deep learning in medical image analysis

作者: 艾飛玲  馬圓  田思佳  王肖楠  張鳳  郭秀花 
單位:首都醫(yī)科大學公共衛(wèi)生學院(北京 100069)
關(guān)鍵詞: 深度學習;  醫(yī)學圖像;  圖像分割;  圖像分類和識別;  計算機輔助診斷 
分類號:<span style="font-family: &quot;Times New Roman&quot;, serif; font-size: 14px;">R318.04</span>
出版年·卷·期(頁碼):2018·37·4(433-438)
摘要:

人工智能領(lǐng)域不斷創(chuàng)新發(fā)展, 促使深度學習方法的理論和應用成為研究的熱點。在醫(yī)學領(lǐng)域中, 傳統(tǒng)的人工讀片等醫(yī)學圖像分析方法已無法適應數(shù)量迅速增長的影像資料的診斷需求, 因此, 深度學習方法在醫(yī)學圖像中的應用備受關(guān)注。本文主要總結(jié)了深度學習方法在醫(yī)學圖像分割、圖像分類識別和計算機輔助診斷方面的研究進展, 最后進行了小結(jié)和展望。

With the development of artificial intelligence, the theory and application of deep learning method has become the focus study.In the field of medicine, medical image analysis methods such as reading images by human eyes are gradually unable to meet the diagnostic needs of an increasing amount of images.Therefore, the application of deep learning methods in medical images is a hotspot.This paper summarizes the research progress of deep learning methods in medical image segmentation, image classification and recognition, and computer aided diagnosis.

參考文獻:

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