基于深度学习的医疗图像识别与诊断技术进展.docx

基于深度学习的医疗图像识别与诊断技术进展

目录

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1深度学习在医疗领域的应用背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2医疗图像识别与诊断技术的需求与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

深度学习基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1深度学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.2神经网络基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.3深度学习常见模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

医疗图像处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.1图像预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.1.1噪声去除．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1.2图像增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2图像分割技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2.1传统分割方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2.2深度学习分割方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

医疗图像识别与诊断技术进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.1基于卷积神经网络的图像识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.1.1常用卷积神经网络模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.1.2卷积神经网络在医疗图像识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.2基于循环神经网络的图像识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2.1循环神经网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.2.2循环神经网络在医疗图像识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.3基于生成对抗网络的图像生成与诊断．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.3.1生成对抗网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.3.2生成对抗网络在医疗图像诊断中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

深度学习在特定疾病诊断中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.1肿瘤诊断．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.1.1肺癌诊断．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.1.2胃癌诊断．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.2心血管疾病诊断．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.2.1心电图分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.2.2心脏影像分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.3眼科疾病诊断．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.3.1视网膜病变诊断．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.3.2角膜病变诊断．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

深度学习在医疗图像识别与诊断中的挑战与展望．．．．．．．．．．．．．30

6.1数据与计算资源限制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.2算法可解释性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

6.3隐私与安全性问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

6.4未来发展方向与趋势．．．．．．．．．