基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
近年来,深度学习已逐渐应用于放射治疗的器官自动分割和勾画.但是基于CT图像的盆腔器官自动分割仍具有较大挑战性.本文介绍了图像分割常用的基础网络模型和框架,以及适用于医学图像分割的网络、损失函数、常用数据集改进,重点概述了近五年基于CT图像使用深度学习自动分割男性盆腔器官的主要网络和结果,探讨了深度学习自动分割所面临的挑战和局限性,以及未来潜在的研究方向.
推荐文章
基于深度学习算法的脑肿瘤CT图像特征分割技术改进
深度学习算法
脑肿瘤CT图像
特征分割技术
多模态3D-CNN
SAE结构
数据集
深度学习语义分割方法在遥感影像分割中的性能分析
遥感影像
深度学习
语义分割
总体精度
迁移学习
基于CT影像的肺组织分割方法综述
肺组织分割
肺实质分割
肺血管分割
肺气道分割
肺叶分割
肺结节分割
肺部病灶分割
基于超限学习机的腹部CT序列图像肝脏自动分割
腹部CT序列
肝脏分割
神经网络
超限学习机
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于深度学习的男性盆腔CT影像自动分割概述
来源期刊 肿瘤预防与治疗 学科 医学
关键词 深度学习 医学图像 自动分割 CT图像 放射治疗 男性盆腔
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 专家述评
研究方向 页码范围 6-15
页数 10页 分类号 R73-33|TP389.1
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-0904.2021.01.002
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (35)
共引文献  (7)
参考文献  (20)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2010(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2016(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2017(24)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(21)
2018(10)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(6)
2019(16)
  • 参考文献(10)
  • 二级参考文献(6)
2020(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2021(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
深度学习
医学图像
自动分割
CT图像
放射治疗
男性盆腔
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
肿瘤预防与治疗
月刊
1674-0904
51-1703/R
16开
成都市武侯区人民南路四段55号
62-142
1973
chi
出版文献量(篇)
2761
总下载数(次)
11
论文1v1指导