深度学习在医学影像分析中的应用综述

• 作者: 俞益洲 周振 石德君 马杰超
• 来源期刊: 数据与计算发展前沿
• 关键词: 深度学习 医学影像 综述
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能专刊
• 页码范围: 37-52
• 页数: 16页
• 字数: 8803字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2019.02.004

摘要

[目标]综述近年来深度学习(Deep Learning,DL)在医学影像分析领域的研究和应用进展.[文献范围]采用关键词检索和引文二次检索的方法初步收集相关论文.[方法]首先简要介绍基于卷积神经网络的DL模型,然后按病症介绍近年来DL在医学影像辅助诊断中的表现,病症包括脑卒中、肺结节、骨龄测量等.[结果]DL在多种疾病的影像辅助诊断中展现出优势,包括精度高、速度快、结果稳定、可规模化等.同时,很多问题阻碍了DL从实验走向临床,如依赖大量数据、标注标准不统一、模型泛化能力欠佳、可解释性不足等.[局限]检索文献仅覆盖最近几年的工作,对于更久之前的可能存在遗漏.[结论]深度学习可提高放射医师解读影像的效率和精度,但DL还不完美,在广泛渗透医学影像解读之前,还需要经历长时间的研究和验证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周振		2	0	0.0	0.0
2	俞益洲		1	0	0.0	0.0
3	马杰超		1	0	0.0	0.0
4	石德君		1	0	0.0	0.0