医学图像分析深度学习方法研究与挑战

摘要：

深度学习(Deep learning,DL),特别是深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs),能够从医学图像大数据中自动学习提取隐含的疾病诊断特征,近几年已迅速成为医学图像分析研究热点.本文首先简述医学图像分析特点;其次,论述深度学习基本原理,总结深度CNNs在医学图像分析中的分类、分割框架;然后,分别论述深度学习在医学图像分类、检测、分割等各应用领域的国内外研究现状;最后,探讨归纳医学图像分析深度学习方法挑战及其主要应对策略和开放的研究方向.

关键词：深度学习、医学图像分析、卷积神经网络、图像分类、图像分割

所属期刊栏目：44

资助基金：国家自然科学基金61671204,61271382,61301254,61471166;湖南省科技计划重点研发专项基金2016WK2001

在线出版日期：2018-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共24页

页码：401-424