10.3969/j.issn.1674-3806.2020.02.02
基于深度学习的医学图像分割方法
近年来,日渐成熟的人工智能深度学习技术使得众多领域逐渐实现自动化智能化作业.在医疗领域,随着医疗数据电子化和互联网医疗的发展,基于卷积神经网络实现包含定位、分割和分类于一体的辅助诊断系统应用已成为新型医疗模式发展的必然趋势.医学影像分割技术是医疗图像自动分析中的难点和重点,目前仍面临许多亟待解决的问题.该文将从临床医学影像的特点、深度学习主流分割网络和医学图像分割网络在临床中的应用3个方面对医学图像分割领域的研究进展进行系统综述,并进一步分析卷积神经网络在医学影像分割任务中的发展现状、面临的挑战以及未来的发展方向.
深度学习、医学影像、卷积神经网络、图像分割算法
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金项目;中国博士后科学基金项目;江苏省博士后科研资助计划项目
2020-04-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
115-118