医学影像中对抗神经网络的应用：语义分割的最新进展与挑战
图像与视频处理
2024-10-18 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
近期的人工智能（AI）发展催化了医学影像领域的范式转变，尤其是革新了脑部影像领域。本文系统性地考察了将深度学习——人工智能的主要分支——集成到脑部图像的语义分割中。语义分割是离散解剖结构轮廓化和病灶标记识别的必不可少的技术，对复杂神经系统疾病的诊断至关重要。历史上，依赖放射科医生的手动解读虽然准确，但受主观性和观察者间变异性的困扰。随着影像数据指数级增长，传统方法难以高效有效地加工处理。这一挑战迫使本研究引入对抗性神经网络，一种新型AI方法，不仅自动化，而且优化了语义分割过程。通过运用这些先进神经网络，我们的方法提高了诊断输出的精确度，减少了人为错误，提高了影像数据分析的吞吐量。本文详细讨论了如何通过对抗性神经网络实现更稳健、客观且可扩展的解决方案，从而显著提高神经系统评估中的诊断准确性。这一探索凸显了AI对医学影像的变革性影响，为未来研究和临床实践在神经科学领域树立了新的基准。
引用
@article{arxiv.2410.13099,
title = {Adversarial Neural Networks in Medical Imaging Advancements and Challenges in Semantic Segmentation},
author = {Houze Liu and Bo Zhang and Yanlin Xiang and Yuxiang Hu and Aoran Shen and Yang Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.13099},
year = {2024}
}