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题名卷积神经网络在前列腺多参数MRI中的应用进展
被引量:1
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作者
范晓晖
胡天驰
韩凤仙
张文辉
李晶
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机构
上海理工大学健康科学与工程学院
海军军医大学转化医学研究中心
海军军医大学政治工作处
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出处
《软件导刊》
2024年第4期208-214,共7页
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基金
国家自然科学基金优秀青年科学基金项目(82022055)
国家重点研发计划青年科学家项目(2022YFA1305700)。
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文摘
多参数磁共振成像(mpMRI)在前列腺癌(PCa)的无创诊断中发挥着越来越重要的作用,为了深入研究卷积神经网络在该领域的发展。首先,通过关键词prostate cancer、neural network、deep learning、image analysis,在PubMed和Web of Science数据库中进行系统的文献检索,包括卷积神经网络(CNN)出现以来的几次重大突破和近5年CNN在mpMRI应用中已发表的文献。然后,从模型的构建块出发解释CNN的设计原理,总结CNN在前列腺mpMRI诊断中的相关应用。最后,讨论了所用方法目前的局限性和未来发展前景,为医学图像分割人员提供参考,以促进CNN在前列腺mpMRI的应用发展。
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关键词
深度学习
卷积神经网络
前列腺癌
多参数磁共振
目标检测
图像分割
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Keywords
deep learning
convolutional neural network
prostate cancer
multiparametric magnetic resonance imaging
target detection
image segmentation
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分类号
TP391.3
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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