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深度卷积神经网络方法在医学图像分割应用中的综述
引用本文:陈屹东,张琴,兰蓝,彭丽,殷晋. 深度卷积神经网络方法在医学图像分割应用中的综述[J]. 中国卫生信息管理, 2021, 0(2): 278-284
作者姓名:陈屹东  张琴  兰蓝  彭丽  殷晋
作者单位:四川大学华西临床医学院/华西医院生物医学大数据中心;四川大学华西临床医学院/华西医院研究生部
基金项目:四川大学华西医院专职博士后研发基金(项目编号:2019HXBH039)。
摘    要:在计算机视觉领域中,卷积神经网络(CNN)对图像有优秀的分类能力,但要将其应用到医学图像分割任务中并取得较好的效果,还存在着一些问题.对此,汇总分析了当前已有的一些研究,从基础CNN开始,描述如何将分类网络改造成分割网络,讨论改造后的网络在分割任务中的缺陷.针对这些缺陷,总结用于提高分割效果的常见方法,并介绍它在医学图...

关 键 词:医学图像处理  卷积神经网络  分割方法

A Review of Deep Convolutional Neural Networks in Medical Image Segmentation
CHEN Yidong,ZHANG Qin,LAN Lan,PENG Li,YIN Jin. A Review of Deep Convolutional Neural Networks in Medical Image Segmentation[J]. Chinese JOurnal of Health Informatics and Management, 2021, 0(2): 278-284
Authors:CHEN Yidong  ZHANG Qin  LAN Lan  PENG Li  YIN Jin
Affiliation:(West China Biomedical Big Data Center,West China HospitalWest China School of Medicine,Sichuan University,Chengdu 610041,Sichuan,China)
Abstract:In the field of computer vision,convolutional neural network(convolutional neural network,CNN)has excellent ability for image classification,but there are still some problems in applying it to medical image segmentation and achieving better results.This article starts from the basic CNN,describes the way to transform a classification network into a segmentation network,and discusses the defects of the transformed network in the segmentation task.In response to these shortcomings,this article summarizes some common methods for improving the segmentation effect,and introduces its application in medical image segmentation.
Keywords:medical image processing  convolutional neural network  segmentation methods
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