基于卷积神经网络的语义分割技术及其在脑神经影像应用中的研究进展

• 作者: 吴水才 吴玉超 林岚 王婧璇
• 来源期刊: 北京工业大学学报
• 学科: 医学
• 关键词: 神经疾病 感兴趣区 卷积神经网络 语义分割 神经网络架构 神经影像
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 研究述评
• 页码范围: 85-92
• 页数: 8页
• 分类号: R742.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.11936/bjutxb2019070002

摘要

为了提高各类神经疾病诊断中对感兴趣区的分割准确度,推动基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的语义分割的进一步应用,综述了基于CNN的语义分割方法在多种神经影像研究中的应用.首先,回顾了当前CNN体系结构以及基于CNN语义分割的多种经典模型及其架构变化.然后,对基于CNN的语义分割方法在脑神经影像领域的应用进行了深入的介绍.最后,对该方法在神经影像处理领域的未来发展方向和面临的挑战进行了展望.