ResNet及其在医疗图像处理中的应用:研究进展和挑战
Wanni Xu1, You-Lei Fu2, Dongmei Zhu3
1Xiamen Academy of Arts and Design, Fuzhou University, Xiamen 361021, China.
Computer methods and programs in biomedicine
|June 15, 2023
概括
剩余神经网络 (ResNet) 在解释医疗图像以诊断肺瘤和乳腺癌等严重疾病方面显示出很大的前景. 这次审查强调了ResNet的重点.
科学领域:
- 人工智能在医学中的应用
- 计算机视觉 计算机视觉
- 医学成像分析 医学成像分析
背景情况:
- 深度学习,机器学习的一个子集,越来越多地用于计算机视觉.
- 其余神经网络 (ResNet) 已经显著提升了医疗图像解释.
- ResNet解释复杂医疗图像的能力是研究的一个关键领域.
研究的目的:
- 审查ResNet在医学领域的当前研究状况.
- 解释ResNet.Net的基本概念和架构.
- 讨论ResNet在医疗图像处理中的应用,挑战和未来方向.
主要方法:
- 介绍ResNet.Net的研究状态和基本概念.
- 解释剩余的单位,结构和网络架构.
- 讨论ResNet在各种疾病的医疗图像处理中的应用.
主要成果:
- ResNet已经在严重疾病的辅助诊断方面取得了成功.
- 应用包括处理肺瘤,皮肤疾病,乳腺疾病和大脑疾病的医疗图像.
- 在使用ResNet.Net的临床辅助诊断方面取得了重大进展.
结论:
- 医学图像处理中的ResNet研究是一个关键的参考点.
- 概述了ResNet在医疗图像处理中的应用状态和挑战.
- 提供了ResNet在医学图像分析中的未来发展方向.
