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基于深度學(xué)習(xí)和醫(yī)學(xué)圖像的癌癥計算機輔助診斷研究進展

發(fā)布時間:2018-02-25 17:47

  本文關(guān)鍵詞: 癌癥 醫(yī)學(xué)圖像 深度學(xué)習(xí) 計算機輔助診斷 腫瘤分割 腫瘤分類 出處:《生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志》2017年02期  論文類型:期刊論文


【摘要】:日益精細化的癌癥醫(yī)學(xué)圖像提供了大量的有用信息,對輔助醫(yī)生作出準確診斷發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。為了準確、高效地利用這些信息,基于癌癥醫(yī)學(xué)圖像的計算機輔助診斷(CAD)研究成為業(yè)界熱點。近年來,深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用使這方面的研究取得了長足進步。本文擬就深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于癌癥醫(yī)學(xué)圖像的計算機輔助診斷的研究進展予以綜述。我們發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)在腫瘤分割和分類方面展示了比傳統(tǒng)淺層學(xué)習(xí)方法更好的效果,不僅有廣闊的研究空間,也有較好的臨床應(yīng)用前景。
[Abstract]:In recent years , the application of advanced learning technology has made great progress in the research of the computer - aided diagnosis of cancer medical images . In recent years , the application of advanced learning technology has made great progress in the research of computer - aided diagnosis of cancer medical images .

【作者單位】: 深圳大學(xué)醫(yī)學(xué)部生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院;香港理工大學(xué)護理學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金青年項目(81301273) 深圳大學(xué)高端人才科研啟動項目(00048) 廣東省大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練計劃項目(201510590054)
【分類號】:R730.4;TP391.7

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 雷成;葉小勇;李小波;;深度學(xué)習(xí)技術(shù)及其在腫瘤分類中的應(yīng)用[J];智能計算機與應(yīng)用;2014年06期

2 羅蔓;黃靖;楊豐;;基于多模態(tài)3D-CNNs特征提取的MRI腦腫瘤分割方法[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2014年31期

3 孫志軍;薛磊;許陽明;王正;;深度學(xué)習(xí)研究綜述[J];計算機應(yīng)用研究;2012年08期

4 石平;雷增杰;藍宗富;朱世杰;;如何快速有效地獲取網(wǎng)上病理學(xué)圖像資源[J];西北醫(yī)學(xué)教育;2007年02期

【共引文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 王曉輝;朱永利;郭豐娟;;基于同步監(jiān)測和深度學(xué)習(xí)的電容器介損角辨識[J];電力建設(shè);2017年05期

2 陳詩慧;劉維湘;秦t,

本文編號:1534553


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