详细内容或原文请订阅后点击阅览
MRI 中的深度学习超越分割：医学图像重建、配准和合成
除了分割之外，深度学习如何彻底改变医学图像分析？在本文中，我们将看到医学成像中的几个有趣应用，例如医学图像重建、图像合成、超分辨率和医学图像配准
来源:AI夏令营如果您认为医学成像和深度学习只是关于分割，那么本文将证明您是错的。我们将介绍深度神经网络在磁共振成像 (MRI) 中的一些基本应用。
磁共振成像 MRI动机很简单但很重要：首先，许多图像诊断任务需要进行初始搜索以识别异常、量化测量和随时间变化。其次，深度学习方法越来越多地用于改善临床实践。在 MRI 领域，深度学习已应用于整个工作流程的每一步。为了提供一些额外的背景信息，我们可以将 MRI 中的深度学习分为两部分，如 [1] 所示：
整个工作流程- 信号处理链，接近 MRI 的物理学，包括图像重建、恢复和图像配准，以及深度学习在 MR 重建图像中的应用，例如医学图像分割、超分辨率、医学图像合成。
信号处理链，接近 MRI 的物理学，包括图像重建、恢复和图像配准，以及
信号处理链 图像重建、恢复、 图像配准深度学习在 MR 重建图像中的应用，例如医学图像分割、超分辨率、医学图像合成。
分割 分割 超分辨率、医学图像合成深度学习在 MRI 信号处理链中的应用，摘自 Selvikvåg Lundervold 等人。[1]
深度学习在 MRI 信号处理链中的应用，摘自 Selvikvåg Lundervold 等人。[1]视频
有关医学 AI 的实践课程，请查看这门很棒的课程。R