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

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

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

本文综述了深度学习在医学成像领域的应用，阐述了医学成像的特点、临床需求和技术挑战，描述了深度学习是如何应对这些问题的，其中包括网络结构、稀疏和噪音标签、联邦学习、可解释性、不确定性量化等内容。此外也介绍了常见的数字病理学和胸部、脑部、心血管和腹部成像等几个临床案例，最后展望了未来研究的方向。

Aug, 2020

本文综述了深度学习模型及其在生物信息学和医疗保健领域中的广泛应用，涵盖了不同结构的 DL 模型，并讨论了进行 DL 研究时可能遇到的一些关键挑战。

Feb, 2023

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。

Feb, 2017

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

通过深入研究深度学习模型在医疗解决方案中的部署，本研究旨在探讨在医疗系统中使用的深度学习方法，包括前沿的网络设计、应用和市场趋势，以及当前未解决的问题和潜在方向。

Oct, 2023

该论文研究利用新的数学和优化方法来解决基于深度学习的医学图像分割方法在图像获取协议和图像解剖变异性方面的限制，以减少需要手动标记成本高昂的问题。

May, 2023

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