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卷积神经网络在生物医学图像上的应用进展

     

摘要

生物医学成像领域的迅速发展引起相关图像信息的爆炸式增长,对其图像进行人工智能辅助分析日益成为科学研究、临床应用、即时诊断等领域的迫切需求.近年来深度学习,尤其是卷积神经网络在生物医学图像分析领域取得广泛应用,在生物医学图像的信息提取,包括细胞分类、检测,生理及病理图像的分割、检测等领域发挥日益重要的作用.介绍了深度学习及卷积神经网络相关技术的发展;重点针对近几年卷积神经网络在细胞生物学图像、医学图像领域的应用进展进行了梳理;对卷积神经网络在生物医学图像分析领域研究目前存在的问题及可能的发展方向进行了展望.

著录项

  • 来源
    《计算机工程与应用》|2021年第7期|44-58|共15页
  • 作者单位

    西安交通大学 生命科学与技术学院 生物信息工程教育部重点实验室 西安 710049;

    西安交通大学 仿生工程与生物力学中心 西安 710049;

    西安交通大学 仿生工程与生物力学中心 西安 710049;

    西安交通大学 软件学院 西安 710049;

    西安交通大学 生命科学与技术学院 生物信息工程教育部重点实验室 西安 710049;

    西安交通大学 仿生工程与生物力学中心 西安 710049;

    西安交通大学 软件学院 西安 710049;

    西安交通大学 生命科学与技术学院 生物信息工程教育部重点实验室 西安 710049;

    西安交通大学 仿生工程与生物力学中心 西安 710049;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 信息处理(信息加工);
  • 关键词

    生物医学; 深度学习; 卷积神经网络; 图像处理;

  • 入库时间 2022-08-20 03:40:12

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