MMFeb, 2017

医学图像分析的深度学习调查

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TL;DR该论文回顾了与医学图像分析相关的主要深度学习概念，并总结了 300 多项协同研究的成果，大部分研究在过去一年内发表。文中调查了深度学习在图像分类、物体检测、分割、注册等任务中的使用并提供了应用领域的简介。同时也探讨了未来研究的开放性挑战和方向。
发现论文，激发创造
  • 卷积神经网络在医学图像分析中的应用综述

    研究医学图像分析的最新技术，特别是使用机器学习中的深度卷积网络实现医学图像分析，深度卷积网络被广泛应用于医学图像分割、异常检测和疾病分类等应用领域。

    Sep, 2017

  • 医学图像分析中深度学习的最新进展和临床应用

    本文总结和回顾了过去五年来针对深度学习在医学图像分析领域中面临着的挑战和问题进行的一系列研究和尝试，强调了半监督和无监督深度学习在医学图像分析领域的最新进展和贡献，并讨论了未来研究的可能解决方案和技术挑战。

    May, 2021

  • 深入医学图像分析：概念、方法、挑战和未来方向

    本文介绍了 Deep Learning 技术在医学图像分析中的应用，总结了相关进展，归纳了人体解剖学的分类，分析了该研究方向面临的挑战并提出了未来的发展方向。

    Feb, 2019

  • 医学影像的 3D 深度学习综述

    本文回顾了 3D CNN 在医学图像分析中的应用历史及数学描述，并总结了不同领域中 3D CNN 的研究成果，如分类、分割、检测和定位，同时讨论了医学成像领域（以及深度学习模型的使用）中面临的挑战和未来趋势。

    Apr, 2020

  • 医学影像深度学习综述：MRI 为重点

    概述了近年来机器学习在医学图像处理和分析领域的应用，特别关注深度学习在 MRI 中的应用，以及为对这个领域感兴趣的人提供好的教育资源、最先进的开源代码和有趣的数据来源及相关问题。

    Nov, 2018

  • 计算机视觉任务的深度学习综述

    本文旨在概述深度学习算法在计算机视觉领域的应用，包括图像分类，目标识别，图像提取和语义分割等方面，同时讨论了构建和训练深度神经网络面临的未来范围和挑战。

    Apr, 2018

  • 医学图像配准中的深度学习：一项调查

    本文综述了深度学习在医学图像配准领域的演变历程，总结了该领域内最新的研究挑战和创新，列举了未来的研究方向。

    Mar, 2019

  • 深度学习图像分割技术理解

    本研究从分析角度探讨深度学习技术在图像分割领域的应用，以提升读者对各种图像分割方法内部机理的直观理解。

    Jul, 2019

  • 利用深度学习进行图像分割：综述

    本文综述了关于图像分割的研究，特别关注了基于深度学习模型的语义分割和实例分割方法，包括全卷积像素标定网络、编码器 - 解码器架构、多尺度与基于金字塔的方法、循环神经网络、视觉注意力模型和对抗生成模型。我们探讨了这些深度学习模型的相似性，能力和挑战，并讨论了未来的研究方向。

    Jan, 2020

  • 医学图像配准中的深度学习：综述

    本文总结使用深度学习技术的医学图像匹配方法，并对这些方法进行了分类、评估和比较。最后，分析了这些方法的未来发展趋势。

    Dec, 2019