迈向更精准的自动分析：基于深度学习的多器官分割全面综述

从医学图像中准确分割头、颈、胸和腹部的多个器官是计算机辅助诊断、手术导航和放射治疗的关键步骤。过去几年中，凭借数据驱动的特征提取方式和端到端训练，基于深度学习的自动多器官分割方法远超传统方法，成为新的研究热点。本综述系统总结了该领域的最新研究。我们首次从全标注和不完美标注的视角，全面汇编了头颈、胸部和腹部等多个区域中 161 项基于深度学习的多器官分割研究，共包含 214 篇相关参考文献。基于全标注的方法从网络架构、网络维度、网络专用模块和网络损失函数四个方面总结现有方法。基于不完美标注的方法从弱标注方法和半标注方法两个方面总结现有方法。我们还汇总了多器官分割常用数据集，并讨论了该领域的新挑战与新研究趋势。