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基于深度学习和医学图像的癌症计算机辅助诊断研究进展

发布时间:2018-02-25 17:47

  本文关键词: 癌症 医学图像 深度学习 计算机辅助诊断 肿瘤分割 肿瘤分类 出处:《生物医学工程学杂志》2017年02期  论文类型:期刊论文


【摘要】:日益精细化的癌症医学图像提供了大量的有用信息,对辅助医生作出准确诊断发挥着至关重要的作用。为了准确、高效地利用这些信息,基于癌症医学图像的计算机辅助诊断(CAD)研究成为业界热点。近年来,深度学习技术的应用使这方面的研究取得了长足进步。本文拟就深度学习应用于癌症医学图像的计算机辅助诊断的研究进展予以综述。我们发现深度学习在肿瘤分割和分类方面展示了比传统浅层学习方法更好的效果,不仅有广阔的研究空间,也有较好的临床应用前景。
[Abstract]:In recent years , the application of advanced learning technology has made great progress in the research of the computer - aided diagnosis of cancer medical images . In recent years , the application of advanced learning technology has made great progress in the research of computer - aided diagnosis of cancer medical images .

【作者单位】: 深圳大学医学部生物医学工程学院;香港理工大学护理学院;
【基金】:国家自然科学基金青年项目(81301273) 深圳大学高端人才科研启动项目(00048) 广东省大学生创新训练计划项目(201510590054)
【分类号】:R730.4;TP391.7

【参考文献】

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1 雷成;叶小勇;李小波;;深度学习技术及其在肿瘤分类中的应用[J];智能计算机与应用;2014年06期

2 罗蔓;黄靖;杨丰;;基于多模态3D-CNNs特征提取的MRI脑肿瘤分割方法[J];科学技术与工程;2014年31期

3 孙志军;薛磊;许阳明;王正;;深度学习研究综述[J];计算机应用研究;2012年08期

4 石平;雷增杰;蓝宗富;朱世杰;;如何快速有效地获取网上病理学图像资源[J];西北医学教育;2007年02期

【共引文献】

相关期刊论文 前10条

1 王晓辉;朱永利;郭丰娟;;基于同步监测和深度学习的电容器介损角辨识[J];电力建设;2017年05期

2 陈诗慧;刘维湘;秦t,

本文编号:1534553


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