基于人工智能的醫(yī)學(xué)圖像多器官分割及其在醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用

摘要： 準(zhǔn)確的醫(yī)學(xué)圖像多器官分割對臨床應(yīng)用和醫(yī)藥發(fā)展意義重大。然而，傳統(tǒng)基于手工特征設(shè)計的圖像處理方法難以處理圖像中的組織紋理和復(fù)雜形態(tài)。近年來，隨著人工智能的興起，端到端的深度學(xué)習(xí)方法展現(xiàn)出在自動化醫(yī)學(xué)圖像分析方面的強(qiáng)大潛力。尤其是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Transformer的U-Net系列網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)了對醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的精確語義分割，更在臨床決策和療效評估中提高了診斷和治療的準(zhǔn)確性。簡介目前基...