基于深度学习的医学图像分割算法综述AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于深度学习的医学图像分割算法综述
所属分类：技术论文
上传者：wwei
文档大小：2011 K
标签：医学图像分割深度学习生成模型
所需积分：0分积分不够怎么办？
文档介绍：医学图像分割是智能诊断与辅助决策的重要环节，对疾病检测、器官识别及术中导航具有关键意义。近年来，深度学习的快速发展推动了分割算法的持续创新，但仍面临模态差异大、边界模糊及标注稀缺等挑战。系统综述了基于深度学习的医学图像分割研究进展，涵盖卷积神经网络、循环神经网络、Transformer等判别式模型，以及生成对抗网络和扩散模型等生成式方法，并探讨了Segment Anything Model等大模型在医学影像中的适配策略。同时，对医学图像分割的主要挑战进行了总结，并基于多模态数据集对典型方法的性能进行了实验性比较。最后，归纳了该领域的研究趋势与未来方向，为医学图像分割模型的优化与临床应用提供了参考。
现在下载
VIP会员，AET专家下载不扣分；重复下载不扣分，本人上传资源不扣分。