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在计算机视觉领域中,卷积神经网络(CNN)对图像有优秀的分类能力,但要将其应用到医学图像分割任务中并取得较好的效果,还存在着一些问题。对此,汇总分析了当前已有的一些研究,从基础CNN开始,描述如何将分类网络改造成分割网络,讨论改造后的网络在分割任务中的缺陷。针对这些缺陷,总结用于提高分割效果的常见方法,并介绍它在医学图像分割中的应用,为医学图像分割研究人员提供参考,以促进深度学习在医学图像分割中的应用。