Oct, 2019

自然与医学图像的深度语义分割综述

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TL;DR本文对基于深度学习的医学和非医学图像分割解决方案进行归类，并从六个主要类别 —— 深度架构、数据合成、损失函数、顺序模型、弱监督和多任务方法对其进行综合性评估。进一步地，对于每一组，我们分析了这些组合的每一个变种，并讨论了当前方法的局限性和未来研究方向。
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  • 利用深度学习进行图像分割：综述

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    Jan, 2020

  • 应用于语义分割的深度学习技术综述

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    Apr, 2017

  • 一份用于分割算法开发和评估的大型注释医学图像数据集

    本文介绍了一个由许多临床相关解剖学的多任务数据集组成的、用于对语义分割算法进行综合基准测试的开放源代码数据集，其通过多个机构的努力进行生成，成为在 2018 年举行的一个众包挑战中被使用的数据集。

    Feb, 2019

  • 深度卷积神经网络在图像分割中的演化：综述

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    Jan, 2020

  • 基于伪标签的半监督语义分割综述

    半监督语义分割领域伪标签方法的综述，从不同角度分类并介绍了特定应用领域的具体方法，还探讨了伪标签技术在医学图像分割中的应用，并提出了一些可行的未来研究方向来解决现有挑战。

    Mar, 2024

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    Dec, 2019

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    Apr, 2019

  • 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

  • 深度语义分割的三重审视：注重效率、时间性和深度感知的设计

    本文针对自主行驶场景下的语义分割问题进行了调研，从模型开发、RGB-D 数据集集成、时域信息模型三个方面讨论了目前最相关和最新的深度学习方法，旨在为读者提供关于这一激动人心和具有挑战性的研究领域的最新进展。

    Mar, 2023

  • 医学图像的深度交互分割：系统综述与分类

    交互式分割是医学图像分析中的一个关键研究领域，旨在通过引入人类反馈来提高昂贵注释的效率。近年来，基于深度学习的方法推动了结果的提升，并导致了该领域的快速增长。本综述提供了这一新兴领域的结构化概述，包括全面的分类、现有方法的系统综述以及对当前实践的深入分析。基于这些贡献，我们讨论了该领域的挑战和机遇，例如发现方法之间存在严重的比较缺乏，需要通过标准化基线和基准来解决。

    Nov, 2023