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摘要：深度学习取得了显著进展，特别是在神经影像分析领域。深度学习应用也已从成人扩展到儿科医学图像，因此，本文旨在系统地回顾这方面的研究。我们首先介绍神经影像学中常用的深度学习方法和架构，例如卷积神经网络、自动编码器和生成对抗网络。其中包括常用的公开儿科神经影像数据集和存储库的非详尽列表，然后对过去五年来基于儿科 MRI 的深度学习研究的最新成果进行分类回顾。这些工作分为识别神经发育障碍、识别大脑和组织结构、估计大脑年龄/成熟度、预测神经发育结果以及优化 MRI 大脑成像和分析。最后，我们还讨论了深度学习在儿科神经影像学应用方面的最新成就和挑战。
深度学习在神经发育中的应用... - DR-NTU
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