深度学习与生物医学图像分析2020年综述

摘要

医学大数据主要包括电子健康档案数据(electronic health record,EHR)、医学影像数据和基因信息数据等,其中医学影像数据占现阶段医学数据的绝大部分.如何将医学大数据应用于临床实践?这是计算机科学研究人员非常关注的问题,医学人工智能提供了一个很好的答案.通过结合医学图像大数据分析方向截至2020年的最新研究进展,以及医学图像大数据分析领域最近的工作,梳理了当前在医学图像领域以核磁共振影像、超声影像、病理和电信号为代表的4个子领域以及部分其他方向使用深度学习进行图像分析的方法理论和主要流程,对不同算法进行结果评价.本文分析了现有算法的优缺点以及医学影像领域的重难点,介绍了智能成像和深度学习在大数据分析以及疾病早期诊断领域的应用,同时展望了本领域未来的发展热点.深度学习在医学影像领域发展迅速,发展前景广阔,对疾病的早期诊断有重要作用,能有效提高医生工作效率并减轻负担,具有重要的理论研究和实际应用价值.