發(fā)布時間：2018-04-20 22:29

  本文選題：深度學(xué)習(xí) + 疾病診斷�。� 參考：《計算機科學(xué)》2017年S2期

【摘要】：目前各類醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)積累迅速,給利用傳統(tǒng)影像分析方法實現(xiàn)疾病診斷的醫(yī)生帶來了巨大挑戰(zhàn);計算機視覺領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)方法日漸成熟,為實現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像的自動分析及輔助醫(yī)生實現(xiàn)疾病的高精度智能診斷提供了新的契機。文中綜述了深度學(xué)習(xí)方法在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的最新研究進展。首先,介紹了深度學(xué)習(xí)方法以及該類方法在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的應(yīng)用情況;然后,從應(yīng)用深度學(xué)習(xí)主要研究的幾大病癥來分析具體的研究進展;最后,總結(jié)研究動向,預(yù)測研究趨勢,并提出深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像研究中可能存在的問題以及建議。
[Abstract]:At present, the rapid accumulation of various kinds of medical image data has brought great challenges to doctors who use traditional image analysis methods to realize disease diagnosis, and the in-depth learning methods in the field of computer vision are becoming more and more mature. It provides a new opportunity for the automatic analysis of medical images and the realization of high accuracy and intelligent diagnosis of diseases by assisting doctors. In this paper, the latest research progress in the field of medical imaging is reviewed. First of all, it introduces the deep learning method and its application in the field of medical imaging; then, analyzes the specific research progress from several major diseases of applied depth learning; finally, summarizes the research trend. The trend of research is forecasted, and the problems and suggestions of deep learning in medical image research are put forward.
【作者單位】： 中國科學(xué)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心;
【分類號】：TP181;TP391.41

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