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图像分割算法在医学图像中的应用综述
1
作者
孙淑婷
刘铖枨
+4 位作者
周广茵
韩锐
陈立超
羊月褀
许玥
《现代仪器与医疗》
CAS
2024年第2期59-68,共10页
医学图像分割是计算机辅助诊断领域的一项关键技术,其主要任务是将特定的器官、组织或异常区域从图像中准确地识别出来。但是医学图像的质量易受到其复杂纹理和成像设备限制(如噪声和边界不清晰)的影响,故传统的医学图像分割方法已难以...
医学图像分割是计算机辅助诊断领域的一项关键技术,其主要任务是将特定的器官、组织或异常区域从图像中准确地识别出来。但是医学图像的质量易受到其复杂纹理和成像设备限制(如噪声和边界不清晰)的影响,故传统的医学图像分割方法已难以满足现实临床需求。随着深度学习技术的进步,基于这一领域的算法已经取得了显著的进展。本文首先回顾了七种传统的医学图像分割策略,并重点介绍了两种当前主流的深度学习方法:全卷积神经网络和U-Net,最后文章探讨了目前深度学习技术所面临的挑战及其可能的解决策略。
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关键词
深度学习
医学图像分割
全卷积神经网络
U-Net
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职称材料
题名
图像分割算法在医学图像中的应用综述
1
作者
孙淑婷
刘铖枨
周广茵
韩锐
陈立超
羊月褀
许玥
机构
南京医科大学生物医学工程与信息学院
南京医科大学第一附属医院(江苏省人民医院)临床医学工程处
出处
《现代仪器与医疗》
CAS
2024年第2期59-68,共10页
基金
江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目/南京医科大学大学生创新创业训练计划项目(202310312041Z)。
文摘
医学图像分割是计算机辅助诊断领域的一项关键技术,其主要任务是将特定的器官、组织或异常区域从图像中准确地识别出来。但是医学图像的质量易受到其复杂纹理和成像设备限制(如噪声和边界不清晰)的影响,故传统的医学图像分割方法已难以满足现实临床需求。随着深度学习技术的进步,基于这一领域的算法已经取得了显著的进展。本文首先回顾了七种传统的医学图像分割策略,并重点介绍了两种当前主流的深度学习方法:全卷积神经网络和U-Net,最后文章探讨了目前深度学习技术所面临的挑战及其可能的解决策略。
关键词
深度学习
医学图像分割
全卷积神经网络
U-Net
Keywords
Deep learning
Medical image segmentation
Fully convolutional neural network
U-Net
分类号
TH77 [机械工程—精密仪器及机械]
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
图像分割算法在医学图像中的应用综述
孙淑婷
刘铖枨
周广茵
韩锐
陈立超
羊月褀
许玥
《现代仪器与医疗》
CAS
2024
0
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