基于深度学习的器官自动分割研究进展

作者：郭雯; 鞠忠建^*; 吴青南; 全红; 戴相昆

来源：医疗卫生装备, 2020, 41(01): 85-94.

DOI：10.19745/j.1003-8868.2020021

• 深度学习
• 医学图像
• 自动分割
• 卷积神经网络
• 危及器官

介绍了使用率较高的深度学习基础网络的结构模型及常用改进方法,阐述了使用深度学习神经网络对MRI及CT图像中的脑部、肺部、肝脏、胰腺、前列腺等器官进行自动分割的研究进展。指出了未来应更多关注3D图像分割和少样本训练,开发更适用的网络结构,以提高器官分割准确性和分割效率。

• 单位
  北京大学; 解放军总医院