本文關(guān)鍵詞： 癌癥 醫(yī)學(xué)圖像 深度學(xué)習(xí) 計(jì)算機(jī)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(xì)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(zhǔn)確診斷發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。為了準(zhǔn)確、高效地利用這些信息,基于癌癥醫(yī)學(xué)圖像的計(jì)算機(jī)輔助診斷(CAD)研究成為業(yè)界熱點(diǎn)。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(jìn)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(jì)算機(jī)輔助診斷的研究進(jìn)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(hù)理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(81301273) 深圳大學(xué)高端人才科研啟動(dòng)項(xiàng)目(00048) 廣東省大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目(201510590054)
【分類號】：R730.4;TP391.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1534553