【医学影像系列：二】2019 综述阅读 Going Deep in Medical Image Analysis:Concepts, Methods, Challenges and Future

深度学习在医学影像分析的应用：概念、方法、挑战与未来
最新推荐文章于 2024-12-11 21:54:31 发布
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#Going Deep in Medical Image Analysi #综述 #医学影像

本文综述了2019年医学图像分析领域的深度学习技术，涵盖了检测/定位、分割、配准、分类等任务。特别地，文章讨论了在眼科应用，如青光眼视神经病变的检测，通过深度学习模型实现高精度的诊断。同时，文章指出小数据问题、多模态学习是未来研究方向，并引用了多个相关研究作为参考。
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无人机视角多目标检测数据集.zip
05-10
数据集介绍：无人机视角多目标检测数据集 数据集名称：无人机视角多目标检测数据集 数据规模： - 训练集：8,001张图片 - 验证集：761张图片 - 测试集：383张图片 分类类别： - Person（人员）：适用于人员定位与行为分析 - Vehicle（载具）：涵盖多种地面移动载具检测 - Helipad（停机坪）：支持航空设施识别与定位 标注格式： YOLO格式标注，包含归一化坐标与类别标签，适配主流目标检测框架 数据特性： 无人机及高空视角采集数据，包含多角度、多光照条件下的场景样本 无人机巡检系统开发： 适用于电力巡检、管道监测等场景，支持多目标协同检测 智慧城市建设： 可用于交通流量监控、应急车辆识别等城市管理场景 应急救援系统： 支持人员搜救定位与停机坪识别，提升救援响应效率 航空基础设施维护： 针对直升机停机坪的精准识别与状态监测 多目标协同检测： 覆盖人员、载具、航空设施三大关键目标，满足复杂场景需求 视角特异性： 专为无人机视角优化，包含俯视、斜视等多种拍摄角度 标注质量保障： 所有标注经过双重校验，确保边界框定位精度与分类准确性 场景多样性： 包含城市、郊区、野外等多种环境样本，增强模型泛化能力 框架适配性： 原生支持YOLO系列算法，可直接用于模型训练与迁移学习
Going Deep in Medical Image Analysis
12-31
Going Deep in Medical Image Analysis：Concepts, Methods, Challenges and Future Directions --深入医学图像分析：概念，方法，挑战和未来方向；此文章2019年发表于Computer Vision and Pattern Recognition期刊，讲解了深度学习各框架在医疗图像各领域的应用与挑战，对各个网络结构进行了大量的分析，非常好的一片文章。本人进行了翻译，可进行中英文对照阅读。
「Medical Image Analysis」 Note on Going Deep in Medical Image Analysis
小锋子Shawn
02-18 356
QQ Group: 428014259 Tencent E-mail：403568338@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/dgyuanshaofeng/article/details/87646886 [1] Going Deep in Medical Image Analysis: Concepts, Methods, Challenges and Future Dire...
综述：当医学影像遇上深度学习
AI科技大本营
11-24 4248
作者 | 李翔来源 | 视说AI（ID：techtalkai）在传统医疗领域，医院内每日的医学影像数据量巨大，影像科医生做着大量重复性和机械性的工作。每张片子都需要医生...
医学图像处理最全综述
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目录 0、引言 1、病变检测 2、图像分割 基于深度学习的医学图像分割与检测 3、图像配准 图像配准的定义 4、图像融合 5、预测与挑战 6、结论 参考文献 0、引言 医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像，临床广泛使用的医学成像种类主要有X-射线成像 （X-CT）、核磁共振成像（MRI）、核医学成像（NMI）、超声波成像（UI）四类。在目前的影像医疗诊断中，主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体，这往往需要借助医生的经验来判定。利用计算机图像处理技术对二维切片图象进行.
Deep Learning for Medical Image Segmentation: Tricks, Challenges and Future Directions 2D部分代码笔记-训练部分
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这篇博客将说明《Deep Learning for Medical Image Segmentation: Tricks, Challenges and Future Directions》这篇论文所提供的2DUnet训练部分代码的一些理解，包括整体架构，部分模块含义以及论文中提到的一些训练技巧在代码中的体现
【综述翻译】Deep Metric Learning for Few-Shot Image Classification: A Review of Recent Developments
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Few-shot 图像分类是一个具有挑战性的问题，旨在仅基于少量的训练图像实现人类级别的识别能力。小样本图像
深入医学图像分析综述
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深入医学图像分析 Altaf F , Islam S M S , Akhtar N , et al. Going Deep in Medical Image Analysis: Concepts, Methods, Challenges and Future Directions[J]. IEEE Access, 2019. 医学图像分析的深度学习方法 检测/定位，分割，配准，分类 深入医学图像分析的挑战 缺乏适当标注的数据:可以认为，深度学习与其他机器学习技术的唯一区别在于它能够模拟极其复杂的数学
医学图像分析最新综述：走向深度
我爱计算机视觉
02-18 1172
点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术今天arXiv新上一篇论文《Going Deep in Medical Image Analysis: Concepts, Methods,...
Deep Learning for Medical Image Segmentation: Tricks, Challenges and Future Directions
BUPTer
12-29 814
本文旨在分析一下作为医学图像分割入门的综述，可以比较直观和全面的了解一些用于医学图像分割领域的 tricks。最近的医学图像分割领域其主要贡献往往侧重于网络架构，训练策略和损失函数方面的提升，而无意中忽略了一些边缘细节（也被称作技巧）。在这篇文章中，我们收集了不同模型实现阶段（即预训练模型、数据预处理、数据增强、模型实现、模型推理和结果后处理）的一系列医学图像分割的技巧。博客参考。
Deep Learning for Medical Image Analysis
01-31
Foreword Computational Medical Image Analysis has become a prominent field of research at the intersection of Informatics, Computational Sciences, and Medicine, supported by a vibrant community of researchers working in academics, industry, and clinical centers. During the past few years, Machine Learning methods have brought a revolution to the Computer Vision community, introducing novel efficient solutions to many image analysis problemsthat had long remained unsolved.For this revolution to enter the field of Medical Image Analysis, dedicated methods must be designed which take into account the specificity of medical images. Indeed, medical images capture the anatomy and physiology of patients through the measurements of geometrical, biophysical, and biochemical properties of their living tissues. These images are acquired with algorithms that exploit complex med- ical imaging processes whose principles must be well understood as well as those governing the complex structures and functions of the human body. The book Deep Learning for Medical Image Analysis edited by S. Kevin Zhou, Hayit Greenspan, and Dinggang Shen, top-notch researchers from both academia and industry in designing machine learning methods for medical image analysis, cov- ers state-of-the-art reviews of deep learning approaches for medical image analysis, including medical image detection/recognition, medical image segmentation, medi- cal image registration, computer aided diagnosis and disease quantification, to name some of the most important addressed problems. The book, which starts with an in- troduction to Convolutional Neural Networks for Computer Vision presents a set of novel deep learning methods applied to a variety of clinical problems and imaging modalities operating at various scales, including X-ray radiographies, Magnetic Res- onance Imaging, Computed Tomography, microscopic imaging, ultrasound imaging, etc. This impressive collection of excellent contributions will definitely se
Deep Learning for Medical Image Analysis- Academic Press (2017).pdf
05-11
Deep learning is providing exciting solutions for medical image analysis problems and is seen as a key method for future applications. This book gives a clear understanding of the principles and methods of neural network and deep learning concepts, showing how the algorithms that integrate deep learning as a core component have been applied to medical image detection, segmentation and registration, and computer-aided analysis, using a wide variety of application areas. Deep Learning for Medical Image Analysis is a great learning resource for academic and industry researchers in medical imaging analysis, and for graduate students taking courses on machine learning and deep learning for computer vision and medical image computing and analysis. Covers common research problems in medical image analysis and their challenges Describes deep learning methods and the theories behind approaches for medical image analysis Teaches how algorithms are applied to a broad range of application areas, including Chest X-ray, breast CAD, lung and chest, microscopy and pathology, etc. Includes a Foreword written by Nicholas Ayache
「Medical Image Analysis」 Note on 朱文涛博士学位论文
小锋子Shawn
03-13 831
QQ Group: 428014259 Tencent E-mail：403568338@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/dgyuanshaofeng/article/details/88412193
基于U-Net的递归残差卷积神经网络在医学图像分割中的应用
weixin_45723705的博客
07-03 8037
摘要基于深度学习（DL）的语义分割方法在过去的几年里已经提供了最先进的性能。更具体地说，这些技术已经成功地应用到医学图像的分类、分割和检测任务中。一种深度学习技术，U-Net，已经成为这些应用中最流行的技术之一。本文提出了一种基于U-Net的递归卷积神经网络（RCNN）和基于U-Net模型的递归残差卷积神经网络（RRCNN），分别命名为RU网和R2U网。该模型利用了U网络、残差网络和RCNN的优点。对于分段任务，这些提出的体系结构有几个优点。首先，在训练深层架构时，剩余单元会有所帮助。第二，利用递归残差卷积
2021年深度学习的医学图像分割技术研究进展
AI从入门到实践的博客
09-05 1万+
基于深度学习的医学图像分割技术研究进展 闫 超，孙占全，田恩刚，赵杨洋，范小燕 摘 要 医学图像分割在临床诊断中发挥着重要作用，也是其他医学图像处理方法的基础。随着计算机硬件性能的提高，基于深度学习的图像分割技术已成为处理医学图像的有力工具，被广泛应用于各种医学图像分割任务中。文中介绍了常见的医学图像种类及其特点，对近些年涌现出的图像分割算法进行了分析和对比，部分算法已经成功应用到脑组织、肺部和血管等部位图像分割任务之中。文中还针对目前基于深度学习的医学图像分割技术在发展过程
医学图像方向综述
最新发布
weixin_43344118的博客
12-11 1242
从图像分类、图像分割、检测等各个环节，计算机视觉技术通过自动化、精确化的方式大大提高了医学图像分析的效率和准确性。例如，计算机可以通过检测肺部CT图像中的结节、脑部MRI中的病灶、或皮肤病变中的不规则区域来协助医生发现早期症状。计算机视觉在医学图像中的应用已经成为医疗领域的重要研究方向，随着深度学习和人工智能技术的进步，它在医学诊断、疾病预测、治疗规划等方面发挥着越来越重要的作用。图像分类任务指的是对医学图像进行分类，分类任务用于将图像中的区域或器官分类为不同的类别。
周读论文系列笔记(2)-reivew-A survey on Deep Learning in Medical Image Analysis
不行不至
12-29 6141
刚接触这个领域…不怎么会写…有些翻译错和理解错的地方请大佬们多多指教~ 原文链接： 文章目录1.Deep learning methods2.Deep learning uses in medical imaging2.1 Classification 分类2.1.1 Image/exam classification （图像/exam 分类）2.1.2 Object or lesion cl...
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数据挖掘经典教材《DataMining: Concepts and Techniques》第二版答案概览
《数据挖掘：概念与技术》第二版英文教材的答案集提供了对数据挖掘基础理论和实践的深入解析。本书由 Jiawei Han 和 Micheline Kamber 编写，两位作者是美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的教授。该书于2006年由摩根...
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