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题名X-刀三维治疗计划的临床应用研究
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作者
王所亭
王迎选
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机构
北京市解放军总医院放疗科
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出处
《中国肿瘤临床》
CAS
CSCD
北大核心
1996年第8期584-586,共3页
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文摘
X-刀三维治疗计划的临床应用研究王所亭,王迎选北京市解放军总医院放疗科(北京市100853)50年代以来,瑞典教授Leksell对γ-刀的设计思想和实践,开创了非手术神经外科的新途径;80年代以来,X-刀的成功和发展,将立体定向放射外科技术推向实用和...
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关键词
X-刀
三维治疗
临床应用
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分类号
R815.2
[医药卫生—放射医学]
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题名医学图像分析深度学习方法研究与挑战
被引量:114
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作者
田娟秀
刘国才
谷珊珊
鞠忠建
刘劲光
顾冬冬
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机构
湖南大学电气与信息工程学院
湖南工程学院计算机与通信学院
北京解放军总医院放疗科
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第3期401-424,共24页
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基金
国家自然科学基金(61671204
61271382
+2 种基金
61301254
61471166)
湖南省科技计划重点研发专项基金(2016WK2001)资助~~
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文摘
深度学习(Deep learning,DL),特别是深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs),能够从医学图像大数据中自动学习提取隐含的疾病诊断特征,近几年已迅速成为医学图像分析研究热点.本文首先简述医学图像分析特点;其次,论述深度学习基本原理,总结深度CNNs在医学图像分析中的分类、分割框架;然后,分别论述深度学习在医学图像分类、检测、分割等各应用领域的国内外研究现状;最后,探讨归纳医学图像分析深度学习方法挑战及其主要应对策略和开放的研究方向.
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关键词
深度学习
医学图像分析
卷积神经网络
图像分类
图像分割
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Keywords
Deep learning (DL), medical image analysis, convolutional neural networks (CNNs), image classification,image segmentation
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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