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摘要:
生物医学成像领域的迅速发展引起相关图像信息的爆炸式增长,对其图像进行人工智能辅助分析日益成为科学研究、临床应用、即时诊断等领域的迫切需求.近年来深度学习,尤其是卷积神经网络在生物医学图像分析领域取得广泛应用,在生物医学图像的信息提取,包括细胞分类、检测,生理及病理图像的分割、检测等领域发挥日益重要的作用.介绍了深度学习及卷积神经网络相关技术的发展;重点针对近几年卷积神经网络在细胞生物学图像、医学图像领域的应用进展进行了梳理;对卷积神经网络在生物医学图像分析领域研究目前存在的问题及可能的发展方向进行了展望.
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文献信息
篇名 卷积神经网络在生物医学图像上的应用进展
来源期刊 计算机工程与应用 学科
关键词 生物医学 深度学习 卷积神经网络 图像处理
年,卷(期) 2021,(7) 所属期刊栏目 热点与综述|Research Hotspots and Reviews
研究方向 页码范围 44-58
页数 15页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2009-0161
五维指标
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
生物医学
深度学习
卷积神经网络
图像处理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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