深度学习在医学影像数据分析应用中取得了显著的成功。然而，由于数据分布的差异导致的领域偏移使得深度学习模型在不同扫描仪的不同站点所收集的训练和测试数据上难以实现良好的泛化能力。领域适应作为一种有效手段旨在通过减少医学影像应用中的领域差距来应对这一挑战。本综述针对基于深度学习的医学图像分割领域适应方法进行了重点研究。我们首先介绍领域适应的动机和背景知识，然后全面回顾了医学图像分割中领域适应应用，并最后讨论了该领域的挑战、局限性和未来研究趋势，以促进领域适应在医学图像分割的方法学发展。我们的目标是为研究人员提供关于领域适应在医学图像分割研究中的最新参考文献。

Nov, 2023

本研究提供了关于计算机视觉领域中，基于深度学习的深度域适应方法的全面概述，分类不同的深度域适应情景，总结了深度域适应方法，重点分析比较了各种情况下的最先进方法，并着重强调了当前方法的潜在缺陷和未来几个方向。

Feb, 2018

医学图像分析（MedIA）作为计算机辅助诊断系统中的关键工具，近年来随着深度学习（DL）的进步而崭露头角。然而，当训练良好的深度模型在不同的医学站点、模态和序列上部署时往往会遇到显著的性能下降，即域偏移问题。针对这一问题，医学图像域泛化（DG）旨在通过在未知数据分布中有效泛化和鲁棒地执行，解决域偏移挑战。本文对该领域的重要发展进行了综述，包括对域偏移和医学领域域泛化的正式定义以及几个相关设置的讨论。随后，我们从数据操作、特征表示和模型训练三个角度总结了最近的方法，并详细介绍了每个角度的一些算法。此外，我们介绍了常用的数据集。最后，我们总结了现有文献，并提出了一些未来的潜在研究课题。为了支持此次调研，我们还创建了一个 GitHub 项目，收集了相关资源，链接为：https://this-URL-github-project

Feb, 2024

本文综述了最新的单源深度无监督域适应方法，主要集中在视觉任务中，并讨论了未来研究的新视角。首先介绍了不同领域适应策略的定义和现有基准数据集的描述，然后总结和比较了不同类别的单源无监督域适应方法，包括基于差异性的方法，对抗式鉴别方法，对抗式生成方法和自监督方法，并探讨了未来的研究方向、挑战和可能的解决方案。

Sep, 2020

综述小规模和高度异质的生物学数据中的领域自适应方法，探讨了领域自适应在生物研究中的好处、挑战以及通过关键代表性方法进行的批判性讨论，提出了将领域自适应技术纳入计算生物学家的工具箱，并进一步开发定制方法的观点。

May, 2024

深度学习在医学影像中取得了显著的性能，但主要关注有监督学习。为了解决这些问题，已经开发了无监督领域自适应技术，用于从一个有标签的领域转移知识到一个相关但无标签的领域。本文从技术角度对医学影像中最新的深度无监督领域自适应方法进行了综述，并将其分类为六组，进一步根据所执行的不同任务进行了精细的子分类。还讨论了用于评估不同领域之间差异的研究中使用的相应数据集。最后，讨论了新兴领域，并提供了未来研究方向的见解和讨论，总结了这项调查。

Jul, 2023

本文关注的是无监督领域适应问题，该问题中只在源域内提供标签。文章试图从不同角度解释领域适应的类别，并提出了一些成功的浅层和深层领域适应方法。

Oct, 2020

本研究通过详细描述检测的域适应问题并对各种方法进行广泛概述，强调提出的策略及其相关的缺点，为未来的研究提供有前途的问题，并向计算机视觉、生物计算、医学影像和自主导航等领域的模式识别专家介绍了当前进展的现状。

May, 2021

医学图像分析（MedIA）是医学和医疗中不可或缺的工具，对疾病诊断、预测和治疗计划有所助益，深度学习（DL）取得的重大成就对其发展作出了显著贡献。然而，用于 MedIA 的 DL 模型在实际情况中仍然具有挑战性，在训练和测试样本之间的分布差异下无法进行泛化，也即所谓的分布偏移问题。本文综述了专门针对 MedIA 的领域泛化研究，全面地回顾了领域泛化技术在更广泛的 MedIA 系统中的相互作用，超越方法论，考虑到对整个 MedIA 工作流程的操作影响。具体而言，我们将领域泛化方法分为数据级、特征级、模型级和分析级方法。我们展示了这些方法如何在 MedIA 工作流程的不同阶段中使用，从数据获取到模型预测和分析。此外，我们还包括了用于评估这些方法的基准数据集和应用，并分析了各种方法的优缺点，揭示了未来的研究机会。

Oct, 2023

本文介绍领域自适应和迁移学习的概述，涵盖不同类型的方案和历史浅层方法、深度卷积架构、超出图像分类的领域适应方法，以及将领域适应与其他机器学习解决方案相关联的讨论。

Feb, 2017