基于深度学习的肺部医学图像分析研究进展

• 作者: 何先波 刘锐
• 来源期刊: 川北医学院学报
• 关键词: 深度学习 医学图像 肺部肿瘤 计算机辅助诊断
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 316-320
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4|R734
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-3697.2019.02.43

摘要

目的:肺癌是全球致死率第一的癌症.近年来,医学影像技术的飞速发展使得医学图像分析进入了大数据时代.CT成像技术是最常见的影像筛查疾病的方式之一,传统的利用肺部CT影像诊断肺部肿瘤的工作量十分巨大,往往伴随长时间的阅片和医生的主观评价等缺点,导致假阳性率高,致使产生误诊.深度学习技术在计算机视觉领域的巨大成功让肺癌实现计算机辅助诊断筛查成为可能.本文介绍了深度学习及其在医学图像处理领域的研究进展,尤其对肺部肿瘤图像方面的应用研究现状做了重点介绍,总结了深度学习在医学图像分析中面临的主要问题并对应用前景进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何先波	西华师范大学计算机学院	61	257	7.0	13.0
2	刘锐	西华师范大学计算机学院	3	1	1.0	1.0