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题名基于深度学习的甲状腺疾病超声图像诊断研究综述
被引量:1
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作者
戚枫源
邱敏(综述)
魏国辉(审校)
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机构
山东中医药大学智能与信息工程学院
济宁医学院附属医院甲状腺外科
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出处
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
北大核心
2023年第5期1027-1032,共6页
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基金
国家自然科学基金(61702087)
山东省自然科学基金面上项目(ZR2022MH203)
+2 种基金
山东省研究生教育优质课程和专业学位研究生教学案例库立项项目(SDYAL20050)
山东省医药卫生科技发展计划(202109040649)
山东中医药大学教育教学研究课题(实验教学专项)(SYJX2022013)。
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文摘
近年来,甲状腺疾病的发病率显著升高,超声检查是甲状腺疾病诊断的首选检查手段。同时,基于深度学习的医疗影像分析水平快速提高,超声影像分析取得了一系列里程碑式的突破,深度学习算法在医学图像分割和分类领域展现出强大的性能。本文首先阐述了深度学习算法在甲状腺超声图像分割、特征提取和分类分化三个方面的应用,其次对深度学习处理多模态超声图像的算法进行归纳总结,最后指出现阶段甲状腺超声图像诊断存在的问题,展望未来发展方向,以期促进深度学习在甲状腺临床超声图像诊断中的应用,为医生诊断甲状腺疾病提供参考。
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关键词
深度学习
甲状腺疾病
超声图像
多模态图像
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Keywords
Deep learning
Thyroid disease
Ultrasonic image
Multimodal image
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分类号
R581
[医药卫生—内分泌]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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