【摘 要】
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深度学习能自动从大样本数据中学习获得优良的特征表达,有效提升各种机器学习任务的性能,已广泛应用于信号处理、计算机视觉和自然语言处理等诸多领域。基于深度学习的医学影
【机 构】
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上海大学通信与信息工程学院; 中国科学院深圳先进技术研究院保罗·C·劳特伯生物医学成像研究中心; 上海交通大学生物医学工程学院; 南方医科大学生物医学工程学院;
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深度学习能自动从大样本数据中学习获得优良的特征表达,有效提升各种机器学习任务的性能,已广泛应用于信号处理、计算机视觉和自然语言处理等诸多领域。基于深度学习的医学影像智能计算是目前智慧医疗领域的研究热点,其中深度学习方法已经应用于医学影像处理、分析的全流程。由于医学影像内在的特殊性、复杂性,特别是考虑到医学影像领域普遍存在的小样本问题,相关学习任务和应用场景对深度学习方法提出了新要求。本文以临床常用的X射线、超声、计算机断层扫描和磁共振等4种影像为例,对深度学习在医学影像中的应用现状进行综述,特别面向图像重建、病灶检测、图像分割、图像配准和计算机辅助诊断这5大任务的主要深度学习方法的进展进行介绍,并对发展趋势进行展望。
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