心脏核磁共振图像分割

• 作者: 陈雅婕
• 来源期刊: 区域治理
• 关键词: 心脏图像分割 统计方法 深度学习 自动诊断
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 综合信息
• 页码范围: 295-297
• 页数: 3页
• 字数: 2946字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-4595.2019.07.273

摘要

心脏核磁共振图像成像是最常用的心血管疾病诊断手段.由于诊断工作繁杂,心脏疾病自动化诊断成为近几十年来的研究热题之一.精确分割待诊断区域是自动诊断的基础.本文首先简述了传统心脏图像分割算法,然后介绍了近几年深度学习心脏图像分割的研究成果.对一些经典的深度学习分割算法进行了分析和结果展示.最后,文章讨论了存在的问题和未来发展方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈雅婕		1	0	0.0	0.0