基于深度学习的医学图像分析综述
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医学图像分析的主要目标是识别解剖结构的患病区域,以便医生更好地了解病变的进展情况。医学图像分析涉及四个主要阶段:(1) 图像预处理;(2) 分割;(3) 特征提取;(4) 模式识别或分类。预处理是增强图像信息以便进行后续处理或消除照片中不需要的失真的过程。将区域(例如肿瘤和器官)分离以进行进一步研究的技术称为分割。特征提取是从感兴趣区域 (ROI) 中仔细选择信息以帮助识别它们的过程。分类有助于根据提取的特征对 ROI 进行分类 [2][3]。

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