首页|深度学习在肿瘤影像分类中的研究进展

深度学习在肿瘤影像分类中的研究进展

扫码查看
随着医学影像技术和计算机辅助诊断的不断发展,医学影像分析已经成为临床疾病诊断和治疗中不可或缺的工具,人工阅片等传统医学图像分析方法已无法适应数量迅速增长的影像资料的诊断需求.近年来,深度学习,特别是深度卷积神经网络迅速发展,已经成为医学图像分析的研究热点,它能够从医学图像大数据中自动识别肉眼看不到的疾病特征.本文主要总结深度学习算法在肿瘤影像分类方面的研究进展,对深度学习在肿瘤影像分类中的应用进行分析和展望,为相关研究人员开发优化新的分类模型提供思路.
Research progress of deep learning in tumor images classification
With the continuous development of medical imaging technology and computer-aided diagnosis,medical image analysis has become an indispensable tool in clinical disease diagnosis and treatment.Manual film reading and other tradi-tional medical image analysis methods have been unable to meet the diagnostic needs of the rapidly growing number of im-aging data.In recent years,deep learning,especially deep convolution neural network has rapidly become a research hots-pot in medical image analysis.It can automatically recognize disease features invisible to the naked eye from medical ima-ges big data.This paper summarizes the research progress of deep learning model in tumor image classification,analyzes and prospects the application of deep learning in tumor image classification,and provides ideas for related researchers to develop and optimize new classification models.

deep learningtumor image classificationcomputer-aided diagnosisconvolution neural networkautomatic recognition

李云飞、李淑婷、张帅、吕嘉丽、张涛、王家林

展开 >

山东大学齐鲁医学院公共卫生学院,山东济南 250012

山东大学健康医疗大数据研究院,山东济南 250003

山东省肿瘤防治研究院(山东省肿瘤医院)人力资源部,山东第一医科大学(山东省医学科学院),山东济南 250117

深度学习 肿瘤影像分类 计算机辅助诊断 卷积神经网络 自动识别

国家自然科学基金

81973147

2024

中华肿瘤防治杂志
中华预防医学会 山东省肿瘤防治研究院

中华肿瘤防治杂志

CSTPCD北大核心
影响因子:1.292
ISSN:1673-5269
年,卷(期):2024.31(12)
  • 44