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医学图像分割算法的损失函数综述
被引量:
4
1
作者
陈英
张伟
+5 位作者
林洪平
郑铖
周滔辉
冯龙锋
易珍
(
综述
)
刘岚(审校)
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
北大核心
2023年第2期392-400,共9页
基于深度学习的医学图像分割方法已经成为了医学图像处理领域的强大工具。由于医学图像的特殊性质,基于深度学习的图像分割算法面临样本不平衡、边缘模糊、假阳性、假阴性等问题,针对这些问题,研究人员大多对网络结构进行改进,而很少从...
基于深度学习的医学图像分割方法已经成为了医学图像处理领域的强大工具。由于医学图像的特殊性质,基于深度学习的图像分割算法面临样本不平衡、边缘模糊、假阳性、假阴性等问题,针对这些问题,研究人员大多对网络结构进行改进,而很少从非结构化方面做出改进。损失函数是基于深度学习的分割方法中重要的组成部分,对损失函数的改进可以从根源上提高网络的分割效果,并且损失函数与网络结构无关,可以即插即用地运用在各种网络模型和分割任务中。本文从医学图像分割任务中的困难出发,首先介绍了解决样本不平衡、边缘模糊、假阳性、假阴性问题的损失函数及改进策略;然后对目前损失函数改进过程中所遇到的困难进行分析;最后对未来的研究方向进行了展望。本文将为损失函数的合理选择、改进或创新提供参考,并为损失函数的后续研究指引方向。
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关键词
医学图像分割
损失函数
深度学习
样本不平衡
原文传递
题名
医学图像分割算法的损失函数综述
被引量:
4
1
作者
陈英
张伟
林洪平
郑铖
周滔辉
冯龙锋
易珍
(
综述
)
刘岚(审校)
机构
南昌航空大学软件学院
江西省肿瘤医院医学影像科
出处
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
北大核心
2023年第2期392-400,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61762067)
江西省自然科学基金资助项目(20202BABL202029)。
文摘
基于深度学习的医学图像分割方法已经成为了医学图像处理领域的强大工具。由于医学图像的特殊性质,基于深度学习的图像分割算法面临样本不平衡、边缘模糊、假阳性、假阴性等问题,针对这些问题,研究人员大多对网络结构进行改进,而很少从非结构化方面做出改进。损失函数是基于深度学习的分割方法中重要的组成部分,对损失函数的改进可以从根源上提高网络的分割效果,并且损失函数与网络结构无关,可以即插即用地运用在各种网络模型和分割任务中。本文从医学图像分割任务中的困难出发,首先介绍了解决样本不平衡、边缘模糊、假阳性、假阴性问题的损失函数及改进策略;然后对目前损失函数改进过程中所遇到的困难进行分析;最后对未来的研究方向进行了展望。本文将为损失函数的合理选择、改进或创新提供参考,并为损失函数的后续研究指引方向。
关键词
医学图像分割
损失函数
深度学习
样本不平衡
Keywords
Medical image segmentation
Loss function
Deep learning
Sample imbalance
分类号
R319 [医药卫生—基础医学]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
医学图像分割算法的损失函数综述
陈英
张伟
林洪平
郑铖
周滔辉
冯龙锋
易珍
(
综述
)
刘岚(审校)
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
北大核心
2023
4
原文传递
已选择
0
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参考文献
引证文献
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