深度学习用于癌症图像细分的深度学习
Robba Rai1,2,3
1South Western Sydney Clinical School, University of New South Wales, Liverpool, New South Wales, Australia.
Journal of medical radiation sciences
|November 6, 2024
概括
深度学习 (DL) 通过自动化图像分割以实现更快,更准确的分析,显著提高了癌症成像. 需要进一步的研究来克服跨系统的可变图像质量等挑战.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 在瘤学中使用人工智能
- 放射学 放射学是一门学科.
背景情况:
- 深度学习 (DL) 模型,特别是U-Net和卷积神经网络 (CNN),在医疗成像中越来越多地用于自动化细分任务.
- 准确的细分对于瘤学的定量分析和治疗规划至关重要.
