机构名称：
¥ 1.0
摘要 — 在过去十年中，使用深度神经网络 (DNN) 的医学图像分割 (MIS) 取得了显着的性能改进，并具有巨大的发展前景。本文对基于 DNN 的 MIS 进行了全面的研究。智能视觉系统通常根据其输出级别进行评估，例如数据、信息、知识、智能和智慧 (DIKIW)，而这些级别的 MIS 中最先进的解决方案是研究的重点。此外，可解释人工智能 (XAI) 已成为一个重要的研究方向，因为它旨在揭示以前 DNN 架构的“黑匣子”性质，以满足透明度和道德要求。该研究强调了 MIS 在疾病诊断和早期检测中的重要性，特别是通过及时诊断来提高癌症患者的存活率。XAI 和早期预测被认为是从“智能”到“智慧”之旅的两个重要步骤。此外，本文还解决了现有挑战并提出了潜在的解决方案，以提高实施基于 DNN 的 MIS 的效率。
使用深度神经网络进行医学图像分割的综合研究
主要关键词
相关文件推荐
