深度学习在医学影像学领域应用研究进展
发布时间：2024-05-22 00:28
阐述深度学习方法、原理和主要模型结构,以脑部疾病和乳腺癌为例分析深度学习在国内医学影像学领域的应用情况,总结其局限性,包括图像获取难度高、数据缺乏完整性、数据采集标准化不足及图像像素分辨率不高等方面。
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【部分图文】：
本文编号：3980132
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图２深度学习在医学影像领域中的应用??３．２脑部疾病应用??
深度学习模型示意图??２．２主要模型结构??深度学习部分模型结构已应用于医学影像学图??像大数据分析领域。常见模型包括：卷积神经网??络、栈式自编码器、稀疏编码网络、受限玻尔兹曼??机、深度信念网络等。??３深度学习在医学影像学中的应用??３．?１?概述??深度学习在医学影像学领....
图１深度学习模型示意图??２．２主要模型结构??
息学杂志２０２０年第４１卷苐７期??ＪＯＵＲＮＡＬ?ＯＦ?ＭＥＤＩＣＡＬ?ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＣＳ?２０２０?，Ｖｏｌ．?４１，?Ｎｏ．?７??原理和主要模型结构，以脑部疾病和乳腺癌为例，??对国内深度学习方法在医学影像学中应用进行了分??析并对其局限性进行讨论。??２深度学习方法....
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