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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 +2 位作者 韩凤仙 张文辉 李晶 《软件导刊》 2024年第4期208-214,共7页
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... 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。 展开更多
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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