对基于深度学习的信息融合技术进行审查,用于多式联络医疗图像分类

科学领域:

• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能
• 计算机科学 计算机科学

背景情况:

• 多模式医学成像对于诊断和研究至关重要.
• 深度学习技术正在推进医疗图像分类的多式联络融合.

研究的目的:

• 审查基于深度学习的医疗分类多式联络融合的发展.
• 探索临床成像模式之间的互补关系.
• 概述融合计划,讨论挑战和未来的研究.

主要方法:

• 基于深度学习的多式联络融合技术的分析.
• 融合方案的分类:输入,中间 (单级,层次,基于注意力) 和输出融合.
• 在不同场景中评估网络架构和性能.

主要成果:

• 确定了多式联运分类网络的三个初级融合方案.
• 提供了对网络架构适合各种应用的见解.
• 突出了网络选择,数据管理和融合局限性的挑战.

结论:

• 深度学习多式联络融合为医学图像分类提供了显著的潜力.
• 基于变压器的融合显示了未来进步的希望.
• 建议进行进一步的研究,以应对当前的挑战并探索新的前沿.