人工智能在医学图像分割中的应用与进展课件.ppt
人工智能在医学图像分割中的应用与进展;课程简介:医学图像分割的重要性;传统医学图像分割方法回顾;传统方法的局限性;人工智能概述:机器学习与深度学习;深度学习在图像分割中的优势;卷积神经网络(CNN)基础;CNN在图像分割中的应用:U-Net;U-Net架构详解;U-Net的变体:ResU-Net,AttentionU-Net;实例分割与语义分割的区别;区域生长算法概述;图割算法原理;基于水平集的分割方法;深度学习分割框架:TensorFlow,PyTorch;数据预处理:图像增强技术;标签数据的准备与标注;损失函数:DiceLoss,Cross-EntropyLoss;优化器选择:Adam,SGD;评估指标:IoU,Dice系数;肺部CT图像分割案例;脑部MRI图像分割案例;心脏CT图像分割案例;肝脏CT图像分割案例;乳腺钼靶图像分割案例;挑战:小样本学习;迁移学习在医学图像分割中的应用;半监督学习方法;对抗生成网络(GAN)的应用;GAN用于图像增强;GAN用于分割结果优化;三维医学图像分割;三维卷积神经网络;体素分割;Transformer在图像分割中的应用;VisionTransformer(ViT)简介;ViT在医学图像分割中的潜力;注意力机制在分割中的作用;Self-Attention,Cross-Attention;多模态医学图像分割;CT与MRI融合分割;PET与CT融合分割;分割结果的后处理;减少假阳性;提高分割精度;临床应用:辅助诊断;临床应用:手术规划;临床应用:疗效评估;数据隐私与安全;联邦学习在医学图像分割中的应用;未来发展趋势:自动化分割;未来发展趋势:智能化诊断;未来发展趋势:个性化治疗;伦理考量:人工智能的偏见;伦理考量:数据安全;最新研究进展分享;开源工具与数据集推荐;总结:人工智能分割的优势;讨论与答疑;参考文献