医学图像分割的进步:对传统,深度学习和混合方法的全面审查
Yan Xu1, Rixiang Quan1, Weiting Xu1
1School of Electrical, Electronic and Mechanical Engineering, University of Bristol, Bristol BS8 1QU, UK.
Bioengineering (Basel, Switzerland)
|October 25, 2024
概括
深度学习显著提高了医疗图像细分的准确性,克服了传统方法的局限性. 混合方法将深度学习与传统技术相结合,为复杂的医学成像任务提供了更好的性能.
科学领域:
- 医学成像分析 医学成像分析
- 医疗保健中的人工智能
- 计算病理学计算病理学
背景情况:
- 传统的细分方法 (值,基于边缘,基于区域,聚类,基于图形) 是可解释的,但与复杂,杂的医疗图像作斗争.
- 准确的医学图像细分对于诊断和治疗规划至关重要.
- 深度学习为细分挑战提供先进的解决方案.
研究的目的:
- 审查医学图像细分的传统和深度学习方法.
- 分析深度学习架构对细分精度的影响.
- 探索结合传统和深度学习技术的混合方法.
主要方法:
- 综合审查传统的细分技术.
- 深入分析医疗图像细分中的深度学习架构 (CNN,FCN,U-Net,RNN,GAN,AE).
- 检查混合深度学习和传统细分策略.
主要成果:
- 深度学习模型在各种临床应用中展示了增强的细分精度.
- 混合方法可以在具有挑战性的场景中提高性能,例如弱边和噪声.
- 深度学习架构为精确的医学图像分析提供了强大的工具.
结论:
- 深度学习代表了医疗图像细分的变革性进步.
- 混合方法为复杂的细分任务提供了强大的解决方案.
- 本综述提供了对现行趋势和该领域未来方向的见解.
