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基于深度学习的脑图像分割算法研究综述
被引量:
8
1
作者
王玉丽(综述)
赵子健(审校)
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期721-729,735,共10页
基于深度学习的脑图像分割算法是目前的一个研究热点。本文首先对脑图像分割的意义以及相关算法内容进行系统阐述,突出了基于深度学习的脑图像分割算法的优势。然后,本文从针对脑图像存在的问题所提出的基于深度学习的脑图像分割算法、...
基于深度学习的脑图像分割算法是目前的一个研究热点。本文首先对脑图像分割的意义以及相关算法内容进行系统阐述,突出了基于深度学习的脑图像分割算法的优势。然后,本文从针对脑图像存在的问题所提出的基于深度学习的脑图像分割算法、先验知识引导的基于深度学习的脑图像分割算法和基于通用深度学习模型的脑图像分割算法三个方面,介绍近年来流行的基于深度学习的脑图像分割算法,以便相关领域的科研工作者更系统地了解目前的研究进展。最后,本文为基于深度学习的脑图像分割算法的进一步研究提供了一些建议。
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关键词
深度
学习
卷积神经网络
脑图像分割
先验知识
通用深度学习模型
原文传递
题名
基于深度学习的脑图像分割算法研究综述
被引量:
8
1
作者
王玉丽(综述)
赵子健(审校)
机构
山东大学控制科学与工程学院
出处
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期721-729,735,共10页
基金
国家重点研发计划资助项目(2019YFB1301900)。
文摘
基于深度学习的脑图像分割算法是目前的一个研究热点。本文首先对脑图像分割的意义以及相关算法内容进行系统阐述,突出了基于深度学习的脑图像分割算法的优势。然后,本文从针对脑图像存在的问题所提出的基于深度学习的脑图像分割算法、先验知识引导的基于深度学习的脑图像分割算法和基于通用深度学习模型的脑图像分割算法三个方面,介绍近年来流行的基于深度学习的脑图像分割算法,以便相关领域的科研工作者更系统地了解目前的研究进展。最后,本文为基于深度学习的脑图像分割算法的进一步研究提供了一些建议。
关键词
深度
学习
卷积神经网络
脑图像分割
先验知识
通用深度学习模型
Keywords
deep learning
convolutional neural network
brain image segmentation
prior knowledge
general deep learning models
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的脑图像分割算法研究综述
王玉丽(综述)
赵子健(审校)
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
8
原文传递
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