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
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
深度学习在磁共振成像重建中的应用及其对临床成像实践的潜力进行了全面综述，重点包括改善图像质量、加速扫描、处理数据相关挑战的深度学习方法和架构，以及优化采集协议、增强对分布变化的鲁棒性和克服潜在偏差等方面的讨论。
Apr, 2024
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
这篇研究论文介绍了深度学习在医学图像分割和分类中的最新进展和应用，并探讨了基于深度学习的方法在医学成像中面临的挑战和未解决研究问题。
Apr, 2017
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
本文综述了医学成像技术中使用人工智能特别是深度学习方法如卷积神经网络来协助医生快速而准确地诊断疾病。
Jun, 2023
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