用于癌症检测的多模态医学成像深度学习综述
图像与视频处理
2023-12-06 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
多模态癌症检测的任务是利用不同的成像技术确定病变的位置和类别，这是癌症诊断的关键研究方法之一。近年来，基于深度学习的目标检测由于其在语义特征提取和非线性函数拟合方面的优势取得了重大进展。然而，由于病变的形态差异、患者间变异性、标注困难以及成像伪影，多模态癌症检测仍然具有挑战性。在这篇综述中，我们主要调查了近年来关于使用深度学习进行多模态癌症检测的 150 多篇论文，重点关注数据集以及针对数据标注、类间方差、小尺度病变和遮挡等各种挑战的解决方案。我们还概述了每种方法的优缺点。最后，我们讨论了当前的工作范围，并为多模态癌症检测的未来发展提供了方向。
引用
@article{arxiv.2312.01573,
title = {Survey on deep learning in multimodal medical imaging for cancer detection},
author = {Yan Tian and Zhaocheng Xu and Yujun Ma and Weiping Ding and Ruili Wang and Zhihong Gao and Guohua Cheng and Linyang He and Xuran Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.01573},
year = {2023}
}