医学图像实例分割:从有候选区域向无候选区域EI北大核心CSCD |
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引用本文: | 周涛.医学图像实例分割:从有候选区域向无候选区域EI北大核心CSCD[J].生物医学工程学杂志,2022(6):1218-1232. |
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作者姓名: | 周涛 |
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作者单位: | 1.北方民族大学计算机科学与工程学院750021;2.北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室750021;3.宁夏医科大学理学院750004;4.无锡市妇幼保健院生殖医学与遗传疾病研究所214002; |
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基金项目: | 国家自然科学基金项目(62062003);宁夏自治区重点研发计划项目(2020BEB04022);北方民族大学引进人才科研启动项目(2020KYQD08);2020年北方民族大学研究生创新项目(YCX21089)。 |
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摘 要: | 医学图像中目标的检测和分割任务是近年来图像处理领域中的研究热点和难点。实例分割为属于同一类的不同对象提供实例级标签,因此广泛应用于医学图像处理领域。本文对医学图像实例分割从以下几个方面进行总结:第一,阐述实例分割的基本原理,将实例分割模型归纳为三类,并采用二维空间展示实例分割算法发展脉络,给出六个实例分割经典模型图;第二,从两阶段实例分割、单阶段实例分割以及三维(3D)实例分割三类模型的角度出发,分别总结三类模型的思想,探讨优缺点和梳理最新发展;第三,总结了实例分割在结肠组织图像、宫颈图像、骨显像图像、胃癌病理切片图像、肺结节计算机断层扫描图像和乳腺X线片图像等六种医学图像的应用现状;第四,讨论当前医学图像实例分割领域面对的主要挑战,并展望未来的发展方向。本文系统总结实例分割的原理、模型、特点,以及实例分割在医学图像处理领域中的应用,对实例分割的研究具有积极的指导意义。
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关 键 词: | 医学图像实例分割 有候选区域 无候选区域 两阶段实例分割 单阶段实例分割 |
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