基于对抗学习网络的半监督医学图像分割方法

摘要

医学图像数据的特殊性使得基于深度学习的全监督算法在图像分割过程中或是缺乏必要的条件,或是成本过高,导致分割效果不佳.因此,诸多研究人员将半监督学习算法和生成对抗网络相结合,应用在医学图像分割任务中,进一步提高分割的精确度.分析了深度学习算法应用在医学图像分割领域中所面临的困难,概述了深度学习算法的分类、生成对抗网络、半监督学习算法及基于对抗学习网络的半监督模型的算法思想、相关原理、模型结构、相关的实现方式及研究进展,并对现有算法存在的问题进行思考,为未来医学图像的精确分割研究提供参考.