先进的深度学习方法的挑战,优化策略和未来视野,用于大脑损伤细分的高级深度学习方法
Asim Zaman1, Mazen M Yassin2, Irfan Mehmud3
1School of Biomedical Engineering, Shenzhen University Medical School, Shenzhen University, Shenzhen 518055, China; College of Health Science and Environmental Engineering, Shenzhen Technology University, Shenzhen 518118, China; Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, School of Biomedical Engineering, Medical School, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China.
深度学习 (DL) 推进了针对瘤和中风的脑病变细分. 本综述涵盖了最近的DL算法,挑战和医疗图像分析的未来方向.
科学领域:
- 医学图像分析 医学图像分析
- 人工智能的人工智能
- 神经学 神经学
背景情况:
- 脑病变细分在医学成像中至关重要但具有挑战性.
- 深度学习 (DL) 在计算机视觉任务中显示出重大前景,包括医疗图像分析.
- 最近的文献 (2021-2024) 专注于脑瘤和中风细分的DL.
研究的目的:
- 为提供最近的DL算法对大脑损伤细分的概述.
- 突出优势,局限性,挑战和未来的研究方向.
- 引导研究人员和系统设计人员在脑病变检测和中风细分方面进行指导.
主要方法:
- 针对脑瘤和中风细分的DL算法的文献综述 (2021-2024年).
- 分析解决阶级不平衡和多模式的技术.
- 讨论计算效率和速度的优化方法,包括轻量级网络和多层架构.
主要成果:
- 确定了用于脑损伤检测的关键DL技术和框架.
- 突出问题与公开可用的基准数据集.
- 讨论了优化策略,以提高性能和效率.
结论:
- DL为大脑病变细分提供了强大的工具,但挑战仍然存在.
- 未来的研究应该专注于整合领域知识,保护隐私的方法和先进的预测能力.
- 该审查为推进神经成像中DL应用提供了路线图.
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