激光与光电子学进展, 2018, 55 (12): 120007, 网络出版: 2019-08-01   

基于典型医学图像的分类技术研究进展 下载: 1558次

Advances in Classification Technology Based on Typical Medical Images
作者单位
1 内蒙古科技大学信息工程学院, 内蒙古 包头 014010
2 内蒙古工业大学, 内蒙古 呼和浩特 010051
摘要
分类是医学图像在计算机辅助诊断和模式识别领域的一个研究热点。精确地对人体解剖结构和病变区域进行分类能够最大程度辅助医生更精确、更快速地诊断病情。针对医学图像的特殊性,首先从图像预处理、图像分割、特征提取及分类方法4个方面对典型医学图像分类进行总结分析;然后介绍分析了深度学习理论在医学图像分类中的应用;最后提出现有的医学图像分类研究方法的不足,展望了深度学习领域的最新理论在医学图像分类领域的发展趋势。
Abstract
The classification of medical images is a research hotspot in the field of computer-aided diagnosis and pattern recognition. Accurately categorizing human anatomical structure and lesion areas can maximally assist doctors in diagnosing diseases more accurately and quickly. Herein, for the particularity of medical images, typical medical image classification is first summarized and then described according to four aspects: image preprocessing, image segmentation, feature extraction, and classification. Next, the application of deep learning theory to medical image classification is introduced and discussed. Finally, the shortage of the existing medical image classification methods is addressed, and the development trend of the latest theories of deep learning in the field of medical image classification is discussed.

张薇, 吕晓琪, 吴凉, 张明, 李菁. 基于典型医学图像的分类技术研究进展[J]. 激光与光电子学进展, 2018, 55(12): 120007. Wei Zhang, Xiaoqi Lü, Liang Wu, Ming Zhang, Jing Li. Advances in Classification Technology Based on Typical Medical Images[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2018, 55(12): 120007.

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