Djuplärande algoritmer, särskilt konvolutionella nätverk, har snabbt blivit en metod att välja för att analysera medicinska bilder. I detta dokument granskas de stora djuplärande begrepp som är relevanta för medicinsk bildanalys och sammanfattas över 300 bidrag till fältet, varav de flesta dök upp under det senaste året. Vi undersöker användningen av djupinlärning för bildklassificering, objektdetektering, segmentering, registrering och andra uppgifter. Kortfattade översikter ges av studier per applikationsområde: neuro, retinal, pulmonell, digital patologi, bröst, hjärta, buk, muskuloskeletal. Vi avslutar med en sammanfattning av den senaste tekniken, en kritisk diskussion om öppna utmaningar och riktningar för framtida forskning.
Förutom konventionella metoder som G&P eller TW, nyligen, djupt lärande, särskilt konvolutionella neurala nätverk (CNN), har snabbt blivit en metod att välja för att analysera medicinska bilder REF.
A Survey on Deep Learning in Medical Image Analysis
{'venue': 'Med Image Anal. (2017) 42:60-88', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}