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基于深度学习的皮肤烧烫伤创面图像分割与分类及检测的研究进展
1
作者
王瑞
张嘉炜
+1 位作者
张克诚
周增丁
《中华损伤与修复杂志(电子版)》
CAS
2024年第2期172-175,共4页
烧烫伤是常见的皮肤受损致伤原因,需高度重视。既往依靠烧伤专科医师临床经验判断,较难准确评估不同创面深浅等情况,由于光线、创面污秽等原因可能导致评估出现偏差。近年来,基于高级编程语言的深度学习在烧烫伤创面精准评估中的重要性...
烧烫伤是常见的皮肤受损致伤原因,需高度重视。既往依靠烧伤专科医师临床经验判断,较难准确评估不同创面深浅等情况,由于光线、创面污秽等原因可能导致评估出现偏差。近年来,基于高级编程语言的深度学习在烧烫伤创面精准评估中的重要性逐步提高。本文通过回顾近几年不同研究人员将深度学习用于烧烫伤创面自动化诊断的研究进展,聚焦于创面图像分割、分类和检测三个关键方向,对不同深度学习技术在其中的应用进行总结和归纳,进一步探讨深度学习在患者烧烫伤创面自动化诊断方面面临的挑战,并对其未来应用前景进行展望。
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关键词
烧烫伤
深度学习
图像
分割
图像分类与检测
原文传递
题名
基于深度学习的皮肤烧烫伤创面图像分割与分类及检测的研究进展
1
作者
王瑞
张嘉炜
张克诚
周增丁
机构
上海大学通信与信息工程学院
上海交通大学医学院附属瑞金医院烧伤整形科
出处
《中华损伤与修复杂志(电子版)》
CAS
2024年第2期172-175,共4页
基金
上海市科技创新行动计划自然科学基金(21ZR1440600)。
文摘
烧烫伤是常见的皮肤受损致伤原因,需高度重视。既往依靠烧伤专科医师临床经验判断,较难准确评估不同创面深浅等情况,由于光线、创面污秽等原因可能导致评估出现偏差。近年来,基于高级编程语言的深度学习在烧烫伤创面精准评估中的重要性逐步提高。本文通过回顾近几年不同研究人员将深度学习用于烧烫伤创面自动化诊断的研究进展,聚焦于创面图像分割、分类和检测三个关键方向,对不同深度学习技术在其中的应用进行总结和归纳,进一步探讨深度学习在患者烧烫伤创面自动化诊断方面面临的挑战,并对其未来应用前景进行展望。
关键词
烧烫伤
深度学习
图像
分割
图像分类与检测
Keywords
Burns
Deep learning
Image segmentation
Image classification and detection
分类号
R644 [医药卫生—外科学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的皮肤烧烫伤创面图像分割与分类及检测的研究进展
王瑞
张嘉炜
张克诚
周增丁
《中华损伤与修复杂志(电子版)》
CAS
2024
0
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