基于深度学习的医学图像分割技术研究进展

摘要

医学图像分割在临床诊断中发挥着重要作用,也是其他医学图像处理方法的基础.随着计算机硬件性能的提高,基于深度学习的图像分割技术已成为处理医学图像的有力工具,被广泛应用于各种医学图像分割任务中.文中介绍了常见的医学图像种类及其特点,对近些年涌现出的图像分割算法进行了分析和对比,部分算法已经成功应用到脑组织、肺部和血管等部位图像分割任务之中.文中还针对目前基于深度学习的医学图像分割技术在发展过程中所面临的问题给出了应对策略,并对今后的发展方向进行了展望.