关于深度学习方法的审查,用于肝癌多式模式图像细分
Chaopeng Wu1, Qiyao Chen1, Haoyu Wang1
1Department of Radiation Oncology, Renmin Hospital, Wuhan University, Wuhan, Hubei, China.
Journal of applied clinical medical physics
|October 7, 2024
概括
深度学习 (DL) 增强了多模式图像融合细分,用于肝癌 (肝细胞癌) 检测. 本综述强调了DL的进展,挑战和改善临床决策的未来方向.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 肝细胞癌 (HCC) 是一种危险的肝癌,需要精确的细分来治疗.
- 多模式图像融合提供了全面的数据,以提高细分精度.
- 深度学习 (DL) 在医学图像分析方面取得了重大进展.
研究的目的:
- 审查最近的深度学习在多式融合图像细分肝癌的发展.
- 在这个领域探索DL架构,预处理,融合方法和评估指标.
- 确定当前的挑战,并建议未来的研究方向.
主要方法:
- 审查深度学习技术,包括卷积神经网络 (CNN) 和U-Net架构.
- 分析多模式图像预处理和融合策略.
- 检查评估指标和数据集的细分模型性能.
主要成果:
- 深度学习模型在肝癌多式融合图像细分方面取得了显著进展.
- 不同的DL架构为精确的细分提供了不同的好处.
- 目前的研究面临的挑战包括数据不平衡,模型概括和可解释性.
结论:
- 深度学习正在改变肝癌图像细分,提高准确性和效率.
- 需要进一步的研究来解决数据,概括和可解释性方面的挑战.
- 本综述为医疗从业者提供了在肝癌诊断中使用DL的见解.
