Feb, 2019

深入医学图像分析：概念、方法、挑战和未来方向

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 医学图像分析的深度学习调查

    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

  • 深度学习在医学图像处理中的应用：概述、挑战与未来

    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

  • 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

  • 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

  • 医学影像中深度学习的综述：影像特征、技术趋势、案例研究、进展亮点和未来前景

    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

  • 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

  • 医学影像学中的持续学习：从理论到实践的调查和实际分析

    通过综述医学领域中的连续学习研究，本文旨在全面审视近期的文献，突出最新趋势，并指出实际问题，包括分类、分割、检测等任务中的连续学习研究。除了识别挑战并提供应对策略，我们还对医学影像中连续学习的现状进行批判性讨论，包括识别开放问题并勾勒有前景的未来方向。希望本文将为研究人员提供领域发展的有用概述，并进一步增加学术界的兴趣。

    May, 2024

  • 医学图像分析中的标签高效深度学习：挑战与未来方向

    本文调查了超过 300 篇最近的论文，提供了在医学图像分析中标签有效的学习策略方面最新进展的综合概述，并深入研究了标准的半监督、自监督和多实例学习方案，以及最近出现的积极的和注释有效的学习策略。此外，文章还具有独特的特点，详细分析了领域中的当前挑战，并提出了未来研究的潜在途径。

    Mar, 2023

  • 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