深度学习在医学影像中的研究进展及发展趋势

本文详细探讨了深度学习在医学影像分析中的应用,包括图像复原、重建、合成、配准、分割以及分类和识别。深度学习在医学图像降噪、超分辨率重建和图像配准等领域取得显著进步,但面临数据不足、模型可解释性和鲁棒性等问题。未来研究将聚焦于无监督学习、模型解释性和泛化能力的提升。

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摘要医学影像是临床诊断的重要辅助工具,医学影像数据占临床数据的90%,因此,充分挖掘医学影像信息将对临床智能诊断、智能决策以及预后起到重要的作用。随着深度学习的出现,利用深度神经网络分析医学影像已成为目前研究的主流。根据医学影像分析的流程,从医学影像数据的产生、医学影像的预处理,到医学影像的分类预测,充分阐述了深度学习在每一环节的应用研究现状,并根据其面临的问题,对未来的发展趋势进行了展望。

关键词深度学习 ; 医学影像 ; 图像处理 ; 人工智能 ; 卷积神经网络

1 引言

医学成像已成为临床诊断的重要辅助手段,其包括计算机断层扫描(computed tomography,CT)成像、磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)、正电子发射断层扫描(positron emission tomography,PET)成像、超声(ultr

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