文献类型：期刊文章

作　　者：周涛[1,2] 刘赟璨[1] 陆惠玲[3] 叶鑫宇[1] 常晓玉[1]

ZHOU Tao;LIU Yuncan;LU Huiling;YE Xinyu;CHANG Xiaoyu(School of Computer Science and Engineering,North Minzu University,Yinchuan 750021,China;Key Laboratory of Image and Graphics Intelligent Processing of State Ethnic Affairs Commission,North Minzu University,Yinchuan 750021,China;School of Science,Ningxia Medical University,Yinchuan 750004,China)

机构地区：[1]北方民族大学计算机科学与工程学院,银川750021 [2]北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室,银川750021 [3]宁夏医科大学理学院,银川750004

出　　处：《电子与信息学报》

基　　金：国家自然科学基金(62062003);宁夏自治区重点研发计划(2020BEB04022);北方民族大学引进人才科研启动项目(2020KYQD08);2020年北方民族大学研究生创新项目(YCX21089)。

年　　份：2022

卷　　号：44

期　　号：1

起止页码：149-167

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：残差神经网络(ResNet)是深度学习领域的研究热点,广泛应用于医学图像处理领域。该文对残差神经网络从以下几个方面进行综述:首先,阐述残差神经网络的基本原理和模型结构;然后,从残差单元、残差连接和网络整体结构3方面总结了残差神经网络的改进机制;其次,从与DenseNet,U-Net,Inception结构和注意力机制结合4方面探讨残差神经网络在医学图像处理领域中的广泛应用;最后,讨论ResNet在医学图像处理领域中面临的主要挑战,并对未来的发展方向进行展望。该文系统梳理了残差神经网络的最新研究进展,以及在医学图像处理中的应用,对残差神经网络的研究具有重要的参考价值。

关 键 词：残差神经网络  医学图像 残差单元  残差连接  激活函数

分 类 号：TN911.73] TP399]