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2020-01-31 11:30:12 18 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

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[医学图像分割综述] Medical Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey 本综述有两个独创之处，首先，与传统的调查方法直接将医学图像分割的文献划分为多个组，并对每个组详细介绍文献的方法相比，我们将目前流行的文献按照从粗到细的多层次结构进行分类。其次，本文重点研究了监督学习和弱监督学习方法，但未包括无监督方法，这种方法目前在医学图像领域并不流行。对于监督学习方法，我们从骨干网络的选择、网络块的设计和损失函数的改进三个方面对文献进行了分析。对于弱监督学习方法，我们分别根据数据增强，迁移学习和交互式分割研究文献。与已有的调查相比，本次调查的文献分类与以往有很大的不同，更便于读者了解相关阅读详情

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