北京生物医学工程

深度学习在医学图像分析中的研究进展

Research progress of deep learning in medical image analysis

作者：艾飞玲马圆田思佳王肖楠张凤郭秀花

单位：首都医科大学公共卫生学院（北京 100069）

关键词：深度学习; 医学图像; 图像分割; 图像分类和识别; 计算机辅助诊断

分类号：<span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14px;">R318.04</span>

出版年·卷·期（页码）：2018·37·4（433-438）

摘要：

人工智能领域不断创新发展, 促使深度学习方法的理论和应用成为研究的热点。在医学领域中, 传统的人工读片等医学图像分析方法已无法适应数量迅速增长的影像资料的诊断需求, 因此, 深度学习方法在医学图像中的应用备受关注。本文主要总结了深度学习方法在医学图像分割、图像分类识别和计算机辅助诊断方面的研究进展, 最后进行了小结和展望。

With the development of artificial intelligence, the theory and application of deep learning method has become the focus study.In the field of medicine, medical image analysis methods such as reading images by human eyes are gradually unable to meet the diagnostic needs of an increasing amount of images.Therefore, the application of deep learning methods in medical images is a hotspot.This paper summarizes the research progress of deep learning methods in medical image segmentation, image classification and recognition, and computer aided diagnosis.

参考文献：

服务与反馈：

【文章下载】【加入收藏】

提示：您还未登录，请登录！点此登录