深度学习在医学影像中的研究进展及发展趋势

发布时间：2023-03-26 22:20

　　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。

【文章页数】：22 页

【文章目录】：
1 引言
2 医学图像复原、重建与合成
    2.1 医学图像复原与重建
        2.1.1 医学图像降噪
        2.1.2 医学图像超分辨率重建
        2.1.3 医学图像重建
    2.2 医学图像合成
        2.2.1 医学图像数据扩展
        2.2.2 医学图像模态转换
3 医学图像配准与分割
    3.1 医学图像配准
    3.2 医学图像分割
4 医学图像分类及识别
    4.1 医学图像分类
    4.2 医学图像目标识别
5 结束语



本文编号：3771853