文献类型：期刊文章

作　　者：陈屹东[1] 张琴[2] 兰蓝[1] 彭丽[1] 殷晋[1]

CHEN Yidong;ZHANG Qin;LAN Lan;PENG Li;YIN Jin(West China Biomedical Big Data Center,West China HospitalWest China School of Medicine,Sichuan University,Chengdu 610041,Sichuan,China)

机构地区：[1]四川大学华西临床医学院/华西医院生物医学大数据中心,四川省成都市610041 [2]四川大学华西临床医学院/华西医院研究生部,四川省成都市610041

出　　处：《中国卫生信息管理杂志》

基　　金：四川大学华西医院专职博士后研发基金(项目编号:2019HXBH039)。

年　　份：2021

卷　　号：18

期　　号：2

起止页码：278-284

语　　种：中文

收录情况：JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：在计算机视觉领域中,卷积神经网络(CNN)对图像有优秀的分类能力,但要将其应用到医学图像分割任务中并取得较好的效果,还存在着一些问题。对此,汇总分析了当前已有的一些研究,从基础CNN开始,描述如何将分类网络改造成分割网络,讨论改造后的网络在分割任务中的缺陷。针对这些缺陷,总结用于提高分割效果的常见方法,并介绍它在医学图像分割中的应用,为医学图像分割研究人员提供参考,以促进深度学习在医学图像分割中的应用。

关 键 词：医学图像处理 卷积神经网络 分割方法  

分 类 号：R-39] R319