醫(yī)學影像是臨床診斷的重要輔助工具,醫(yī)學影像數(shù)據(jù)占臨床數(shù)據(jù)的90%,因此,充分挖掘醫(yī)學影像信息將對臨床智能診斷、智能決策以及預后起到重要的作用。隨著深度學習的出現(xiàn),利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡分析醫(yī)學影像已成為目前研究的主流。根據(jù)醫(yī)學影像分析的流程,從醫(yī)學影像數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、醫(yī)學影像的預處理,到醫(yī)學影像的分類預測,充分闡述了深度學習在每一環(huán)節(jié)的應用研究現(xiàn)狀,并根據(jù)其面臨的問題,對未來的發(fā)展趨勢進行了展望。

【文章頁數(shù)】：22 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 醫(yī)學圖像復原、重建與合成
    2.1 醫(yī)學圖像復原與重建
        2.1.1 醫(yī)學圖像降噪
        2.1.2 醫(yī)學圖像超分辨率重建
        2.1.3 醫(yī)學圖像重建
    2.2 醫(yī)學圖像合成
        2.2.1 醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)擴展
        2.2.2 醫(yī)學圖像模態(tài)轉換
3 醫(yī)學圖像配準與分割
    3.1 醫(yī)學圖像配準
    3.2 醫(yī)學圖像分割
4 醫(yī)學圖像分類及識別
    4.1 醫(yī)學圖像分類
    4.2 醫(yī)學圖像目標識別
5 結束語



本文編號：3771853