深度学习在医学图像分析中的研究进展

• 作者: 张凤 王肖楠 田思佳 艾飞玲 郭秀花 马圆
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 深度学习 医学图像 图像分割 图像分类和识别 计算机辅助诊断
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 433-438
• 页数: 6页
• 分类号: R318.04
• 字数: 4616字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2018.04.018.

摘要

人工智能领域不断创新发展,促使深度学习方法的理论和应用成为研究的热点.在医学领域中,传统的人工读片等医学图像分析方法已无法适应数量迅速增长的影像资料的诊断需求,因此,深度学习方法在医学图像中的应用备受关注.本文主要总结了深度学习方法在医学图像分割、图像分类识别和计算机辅助诊断方面的研究进展,最后进行了小结和展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭秀花	首都医科大学公共卫生学院	142	1143	18.0	27.0
2	马圆	首都医科大学公共卫生学院	4	17	2.0	4.0
3	张凤	首都医科大学公共卫生学院	6	19	2.0	4.0
4	艾飞玲	首都医科大学公共卫生学院	3	11	1.0	3.0
5	田思佳	首都医科大学公共卫生学院	3	20	3.0	3.0
6	王肖楠	首都医科大学公共卫生学院	1	11	1.0	1.0