深度学习在医学图像分析中的最新进展与临床应用
计算机视觉与模式识别
2022-04-12 v3 图像与视频处理
摘要
深度学习在开发新型医学图像处理算法方面获得了广泛的研究关注，基于深度学习的模型在多种医学成像任务中取得了显著成功，以支持疾病检测与诊断。尽管取得了成功，深度学习模型在医学图像分析中的进一步提升主要受制于缺乏大规模且标注良好的数据集。在过去五年中，许多研究致力于应对这一挑战。本文中，我们回顾并总结了这些近期研究，以全面概述深度学习方法在各种医学图像分析任务中的应用。特别地，我们强调最先进的无人监督与半监督深度学习在医学图像分析中的最新进展与贡献，这些按不同应用场景（包括分类、分割、检测与图像配准）进行了归纳。我们还讨论了主要技术挑战，并对未来研究工作提出了可能的解决方案。
引用
@article{arxiv.2105.13381,
title = {Recent advances and clinical applications of deep learning in medical image analysis},
author = {Xuxin Chen and Ximin Wang and Ke Zhang and Kar-Ming Fung and Theresa C. Thai and Kathleen Moore and Robert S. Mannel and Hong Liu and Bin Zheng and Yuchen Qiu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.13381},
year = {2022}
}
备注
To appear in the journal Medical Image Analysis. The registration section was revised