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深度学习下的医学影像分割算法综述 被引量：28
1
作者 彭璟 罗浩宇 +3 位作者 赵淦森 林成创 易序晟 陈少洁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第3期44-57,共14页
医学影像分割是计算机视觉在医学影像处理中的一个重要应用领域,其目标是从医学影像中分割出目标区域,为后续的疾病诊断和治疗提供有效的帮助。近年来深度学习技术在图像处理方面取得了巨大进展,基于深度学习的医学影像分割算法逐渐成... 医学影像分割是计算机视觉在医学影像处理中的一个重要应用领域,其目标是从医学影像中分割出目标区域,为后续的疾病诊断和治疗提供有效的帮助。近年来深度学习技术在图像处理方面取得了巨大进展,基于深度学习的医学影像分割算法逐渐成为该领域研究的重点和热点。叙述了计算机视觉下的医学影像分割任务及其难点,重点综述了基于深度学习的医学影像分割算法,对当前具有代表性的相关方法进行了分类和总结,介绍了医学影像分割算法常用的评价指标和数据集。对该技术的发展进行了总结和展望。 展开更多
关键词 深度学习 计算机视觉 医学影像 图像分割
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机器视觉应用中的图像数据增广综述 被引量：27
2
作者 林成创 单纯 +11 位作者 赵淦森 杨志荣 彭璟 陈少洁 黄润桦 李壮伟 易序晟 杜嘉华 李双印 罗浩宇 樊小毛 陈冰川 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第4期583-611,共29页
深度学习是目前机器视觉的前沿解决方案,而海量高质量的训练数据集是深度学习解决机器视觉问题的基本保障。收集和准确标注图像数据集是一个极其费时且代价昂贵的过程。随着机器视觉的广泛应用,这个问题将会越来越突出。图像增广技术是... 深度学习是目前机器视觉的前沿解决方案,而海量高质量的训练数据集是深度学习解决机器视觉问题的基本保障。收集和准确标注图像数据集是一个极其费时且代价昂贵的过程。随着机器视觉的广泛应用,这个问题将会越来越突出。图像增广技术是一种有效解决深度学习在少量或者低质量训练数据中进行训练的一种技术手段,该技术不断地伴随着深度学习与机器视觉的发展。系统性梳理当前图像增广技术研究,从增广对象、增广空间、标签处理和增广策略生成的角度,分析现有图像增广技术的研究范式。依据研究范式提出现有图像增广技术的分类系统,重点介绍每类图像增广研究的代表性研究成果。最后,对现有图像增广研究进行总结,指出当前图像增广研究中存在的问题及未来的发展趋势。 展开更多
关键词 深度学习 计算机视觉 图像增广 数据增广 图像增强
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深度学习下主流染色体分类算法的性能评估 被引量：1
3
作者 易序晟 尹爱华 +6 位作者 黄杰晟 彭璟 陈汉彪 郭莉 林成创 李双印 赵淦森 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期570-588,共19页
目的染色体分类是医学影像处理的具体任务之一,最终结果可为医生提供重要的临床诊断信息,在产前诊断中起着重要作用。深度学习由于强大的特征表达能力在医学影像领域得到了广泛应用,但是基于深度学习的大部分染色体分类算法都是在轻量... 目的染色体分类是医学影像处理的具体任务之一,最终结果可为医生提供重要的临床诊断信息,在产前诊断中起着重要作用。深度学习由于强大的特征表达能力在医学影像领域得到了广泛应用,但是基于深度学习的大部分染色体分类算法都是在轻量化私有数据库上得到的不同水准的分类结果,难以客观评估不同算法间的优劣,导致缺乏对算法的临床筛选标准,因此迫切需要在大规模数据库上对不同算法开展基于同样数据级的性能评估,以获取具有客观可对比性的性能数据,这对于科研成果的转化具有重要意义。方法本文基于广东省妇幼保健院提供的染色体数据,构建了包含126453条染色体的临床数据库,精选6个主流染色体分类模型在该数据库上展开对比实验与性能评估。结果在本文构建的大规模染色体临床数据库上,实验和分析发现,参评模型分类准确率均达到92%以上,其中MixNet模型提升后分类效果最好,为98.92%。即使分类性能落后的模型在本数据集上训练也得到明显改善,准确率从86.7%提升至92.09%,相比早期报告的性能提升了5.39%。结论开展实证研究实验发现,数据库规模大小是影响染色体分类算法能否取得理想分类效果的重要因素之一。对于染色体分类任务而言,残差神经网络是比较合适的网络结构,但结果方面缺乏可解释性等原因,导致与高精度临床应用要求还存在差距。基于深度学习技术的染色体分类研究还需要进一步深入开展。 展开更多
关键词 医学影像处理 深度学习 染色体分类 残差神经网络 分类评估
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