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Updated: Jun 15, 2025
09:17
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Published on: November 6, 2017
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医学图像注册及其在视网膜图像中的应用:一篇综述
Qiushi Nie1, Xiaoqing Zhang1,2, Yan Hu1
1Research Institute of Trustworthy Autonomous Systems and Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology, Shenzhen, 518055, China.
Visual computing for industry, biomedicine, and art
|August 21, 2024
概括
本综述系统地总结了医疗图像注册方法,涵盖传统和深度学习方法. 它强调了视网膜图像注册的最新进展和挑战,以改善医疗诊断和治疗.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 计算机视觉 计算机视觉
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 医疗图像注册对齐不同时间,角度或模式的图像.
- 准确的登记对于疾病诊断和治疗计划至关重要.
- 现有的调查缺乏对各种注册方法的系统总结.
研究的目的:
- 综合审查传统和基于深度学习的医疗图像注册方法.
- 提供对该领域发展的结构化概述.
- 专注于视网膜图像注册的最新进展和挑战.
主要方法:
- 对医疗图像记录技术的系统文献审查.
- 将方法分为传统方法和基于深度学习的方法.
- 对视网膜图像记录进展的深入分析.
主要成果:
- 介绍了医疗图像注册方法的综合分类.
- 详细介绍了用于图像注册的深度学习的最新进展.
- 确定了视网膜图像注册的关键挑战和未来方向.
结论:
- 本综述提供了对医疗图像注册技术的系统理解.
- 它强调了视网膜图像注册日益重要的重要性和具体挑战.
- 这些发现为未来该领域的研究和开发提供了洞察力.
