深度学习在医学超声图像分割中的应用：综述
图像与视频处理
2021-03-08 v3 计算机视觉与模式识别
机器学习
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摘要
由于机器学习技术尤其是深度学习具有最先进的性能与结果，将其应用于医学图像分割正被广泛研究。它可作为提供临床诊断可靠基础的关键步骤，如人体组织三维重建、图像引导介入、图像分析与可视化。本综述中，基于深度学习的超声图像分割方法首先按其架构与训练分为六类。其次，对每类选取若干当前代表性算法，详细介绍、分析并总结。此外，总结了图像分割的常用评价方法与超声图像分割数据集。进而，评述了当前方法及其评价的性能。最后，讨论了医学超声图像分割的挑战与潜在研究方向。
引用
@article{arxiv.2002.07703,
title = {Deep Learning in Medical Ultrasound Image Segmentation: a Review},
author = {Ziyang Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.07703},
year = {2021}
}