摘要

深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像分割、配準(zhǔn)和融合等方面取得了顯著成果，應(yīng)用實(shí)例包括計(jì)算機(jī)輔助診斷、個(gè)性化治療和臨床決策支持等。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像分析中展現(xiàn)出巨大的潛力，極大地提升了醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確性和效率。本文討論了深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像處理領(lǐng)域的主要技術(shù)發(fā)展及其應(yīng)用，重點(diǎn)介紹了基于深度學(xué)習(xí)的分割、配準(zhǔn)、融合和聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法在增強(qiáng)診斷準(zhǔn)確性和輔助治療中的關(guān)鍵作用。最后，本文探討了當(dāng)前技術(shù)的局限性以及未來(lái)的發(fā)展方向，旨在為醫(yī)學(xué)影像處理領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供有價(jià)值的參考。

譯

Abstract

Deep learning technology has shown great potential in medical image analysis, greatly improving the accuracy and efficiency of medical diagnosis. This paper discusses the major technological developments and applications of deep learning in the field of medical image processing, with a focus on the key roles of deep learning based segmentation, registration, fusion, and federated learning methods in enhancing diagnostic accuracy and assisting treatment. Finally, this article explores the limitations of current technology and future development directions, aiming to provide valuable references for research and application in the field of medical image processing.

譯

1 引言

醫(yī)學(xué)影像分析是一門利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)處理和提取醫(yī)學(xué)影像中有價(jià)值的信息的研究課題，旨在輔助臨床診斷、治療規(guī)劃、疾病監(jiān)測(cè)和手術(shù)導(dǎo)航等。通過(guò)對(duì)CT、MRI、X光、超聲等不同類型的醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行分析，從而提取出重要的病理信息，幫助醫(yī)生做出更準(zhǔn)確的判斷。國(guó)家政策的支持和大量科研資金的投入推動(dòng)了我國(guó)醫(yī)學(xué)圖像分析技術(shù)這一領(lǐng)域的發(fā)展。多家科技公司和醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作，開(kāi)發(fā)和推廣基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像分析系統(tǒng)，這些系統(tǒng)已經(jīng)在腫瘤檢測(cè)、器官分割和疾病監(jiān)測(cè)等方面取得了顯著成果。中國(guó)的醫(yī)學(xué)影像分析技術(shù)的迅速發(fā)展，提升了醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效率，并在國(guó)際上占據(jù)越來(lái)越重要的地位。

譯

醫(yī)學(xué)影像分析技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了從傳統(tǒng)方法向深度學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)變，這一轉(zhuǎn)變極大地推動(dòng)了醫(yī)療診斷和治療的進(jìn)步。早期的醫(yī)學(xué)影像分析依賴于傳統(tǒng)的影像處理技術(shù)，如閾值分割、區(qū)域生長(zhǎng)和邊緣檢測(cè)等。這些方法在處理簡(jiǎn)單場(chǎng)景時(shí)效果較好，但對(duì)復(fù)雜結(jié)構(gòu)和噪聲影像的魯棒性較差，且處理不同模態(tài)的影像時(shí)缺乏靈活性。隨著計(jì)算能力的提升和大規(guī)模數(shù)據(jù)集的出現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)方法在影像分割領(lǐng)域取得了突破，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）［

1］和Transformer［2］的廣泛應(yīng)用，為醫(yī)學(xué)影像分析提供了強(qiáng)大的工具。例如，CNN和Transformer能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取影像中的高級(jí)特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜結(jié)構(gòu)如腫瘤、器官和血管的精確分割，大大減少了人工操作的需求，提高了診斷的準(zhǔn)確性和效率。此外，深度學(xué)習(xí)模型還能處理多模態(tài)影像，結(jié)合不同類型的信息進(jìn)行綜合分析，如結(jié)構(gòu)、功能和代謝信息的融合，為醫(yī)生提供全面的診斷依據(jù)和個(gè)性化治療方案。因此，深度學(xué)習(xí)對(duì)醫(yī)學(xué)影像分析的重要意義在于其能夠有效地處理復(fù)雜的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，提升診斷的精度和速度。隨著深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域的快速發(fā)展，其已經(jīng)成為該領(lǐng)域的核心技術(shù)之一。我國(guó)在政策、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和教育研究等多個(gè)方面給予支持，推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用和實(shí)際落地，提升了醫(yī)學(xué)影像分析的水平和能力。

譯

2 深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像分析中的發(fā)展

2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）是一種深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它通過(guò)卷積運(yùn)算自動(dòng)提取圖像等數(shù)據(jù)的局部特征，并逐層抽象，最終用于圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)等任務(wù)，其局部連接和權(quán)值共享的特性有效減少了模型參數(shù)，提高了計(jì)算效率。CNN主要由卷積層和池化層組成，卷積層主要負(fù)責(zé)通過(guò)卷積運(yùn)算提取輸入圖像或數(shù)據(jù)的局部特征，如邊緣、紋理等，這些特征對(duì)于后續(xù)的識(shí)別任務(wù)至關(guān)重要。而池化層則緊跟在卷積層之后，通過(guò)下采樣操作進(jìn)一步減少特征圖的空間尺寸，降低計(jì)算復(fù)雜度，并保留重要信息，提高模型的泛化能力。

譯

卷積層公式如式（1）：

譯

池化層公式如式（2）：

譯

式中，W表示圖像寬度，H表示圖像高度，S表示卷積核步長(zhǎng)，P表示圖像邊緣增加的邊界像素層數(shù)，下標(biāo)input和output分別表示輸入圖像和輸出圖像。若邊界像素填充方式為Same模式，P為圖像增加的邊界層數(shù)，若是Valid模式，則P=0。

譯

在過(guò)去的幾年里，CNN在醫(yī)學(xué)圖像分析中取得了顯著的成就。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，CNN的應(yīng)用范圍逐漸擴(kuò)大，從最初的簡(jiǎn)單圖像分類擴(kuò)展到復(fù)雜的疾病檢測(cè)和診斷。同時(shí)，隨著數(shù)據(jù)量的增加和計(jì)算能力的提升，CNN模型的復(fù)雜度和性能也在不斷提高。然而，CNN在醫(yī)學(xué)圖像分析中仍然面臨著許多挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)不足、模型過(guò)擬合、計(jì)算成本高昂等。為了克服這些挑戰(zhàn)，研究人員正在不斷探索新的模型架構(gòu)、優(yōu)化算法和數(shù)據(jù)處理方法，以進(jìn)一步提高CNN在醫(yī)學(xué)圖像分析中的準(zhǔn)確性和效率，Transformer就是工作之一。

譯

2.2 Transformer深度學(xué)習(xí)模型

Transformer最初由Google提出，并主要應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，NLP）領(lǐng)域，其核心是自注意力機(jī)制和位置編碼。然而，隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，Transformer逐漸被引入到醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域。在醫(yī)學(xué)圖像分析中，Transformer能夠利用自注意力機(jī)制對(duì)圖像中的像素或區(qū)域進(jìn)行全局交互和特征提取，從而捕捉到圖像中的全局信息，提高分析的準(zhǔn)確性和效率。

譯

注意力公式如式（3）：

譯

式中，查詢向量Q、鍵向量K和數(shù)值向量V是給定的，其中dk是向量維度，自注意力機(jī)制計(jì)算加權(quán)和，其中權(quán)重由查詢和鍵之間的相似度確定。

譯

位置編碼公式如式（4）：

譯

式中，pos是當(dāng)前位置，i是特征向量的維度，dmodel是模型的維度。

譯

隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和研究的深入，Transformer在醫(yī)學(xué)圖像分析中的應(yīng)用前景將更加廣闊。未來(lái)，我們可以期待看到更多優(yōu)化后的Transformer模型在醫(yī)學(xué)圖像分析中發(fā)揮重要作用，為醫(yī)學(xué)診斷和治療提供更準(zhǔn)確、快速、可靠的支持。同時(shí)，隨著多模態(tài)融合、弱監(jiān)督學(xué)習(xí)等技術(shù)的不斷發(fā)展，Transformer在醫(yī)學(xué)圖像分析中的性能和應(yīng)用范圍也將得到進(jìn)一步提升和拓展。

譯

3 深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像分析中展現(xiàn)了廣泛的應(yīng)用潛力，特別是在圖像分割、配準(zhǔn)、融合以及基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像分析方法上，深度學(xué)習(xí)處理醫(yī)學(xué)圖像步驟通常如圖1所示。深度學(xué)習(xí)通過(guò)自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像特征，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)復(fù)雜醫(yī)學(xué)影像的精確分割，將不同組織或病變區(qū)域有效分離。同時(shí)，它還能優(yōu)化圖像的配準(zhǔn)過(guò)程，使不同時(shí)間或模態(tài)的圖像能夠精確對(duì)齊，便于后續(xù)分析。在圖像融合方面，深度學(xué)習(xí)能夠綜合多種影像信息，提高診斷的準(zhǔn)確性和全面性。此外，基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像分析方法通過(guò)聯(lián)合多個(gè)數(shù)據(jù)源進(jìn)行訓(xùn)練，不僅保護(hù)了數(shù)據(jù)隱私，還提高了模型的泛化能力和性能，為醫(yī)學(xué)影像分析提供了新的思路。

譯

圖1  深度學(xué)習(xí)處理醫(yī)學(xué)圖像步驟

下載:  原圖 | 高精圖 | 低精圖

3.1 醫(yī)學(xué)影像分割

醫(yī)學(xué)影像分割是醫(yī)學(xué)影像分析的重要組成部分，它將影像劃分為離散的像素組，旨在提取感興趣的區(qū)域（Region Of Interest，ROI），如器官、病變或其他解剖結(jié)構(gòu)，如圖2所示。通過(guò)將影像數(shù)據(jù)解析為特定形狀的片段，可以實(shí)現(xiàn)更快、更準(zhǔn)確的影像分割，其結(jié)果直接影響到后續(xù)的醫(yī)學(xué)影像處理和分析的效果。傳統(tǒng)的非深度學(xué)習(xí)方法包括閾值法、區(qū)域生長(zhǎng)法、活動(dòng)輪廓模型、分水嶺算法等。目前主流的深度學(xué)習(xí)方法包括CNN、Transformer、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks，GAN）等。

譯

圖2  醫(yī)學(xué)圖像分割主流對(duì)象[

3]

下載:  原圖 | 高精圖 | 低精圖

3.1.1 腫瘤檢測(cè)與分割

腫瘤檢測(cè)與分割主要涉及從CT、MRI、PET等醫(yī)學(xué)影像中自動(dòng)檢測(cè)、定位和分割腫瘤，該項(xiàng)技術(shù)在臨床診斷、治療規(guī)劃和療效評(píng)估中起著關(guān)鍵作用。準(zhǔn)確分割腫瘤可以幫助醫(yī)生了解腫瘤的形態(tài)、大小和位置，制定個(gè)性化的治療計(jì)劃，并監(jiān)測(cè)治療效果，提高患者的生存率。

譯

3.1.2 器官和組織分割

醫(yī)學(xué)影像中的器官和組織分割是臨床應(yīng)用中的基礎(chǔ)任務(wù)，例如心臟腔室分割、肝臟及病變區(qū)域分割等，通過(guò)精確分割目標(biāo)器官和組織，可以提高醫(yī)學(xué)影像分析的準(zhǔn)確性和可靠性，促進(jìn)個(gè)性化醫(yī)療的發(fā)展。

譯

3.1.3 骨骼和關(guān)節(jié)分割

骨骼和關(guān)節(jié)分割主要用于從CT、MRI和X射線等醫(yī)學(xué)影像中自動(dòng)檢測(cè)和分割骨骼及關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)。骨骼和關(guān)節(jié)分割的目的是從醫(yī)學(xué)影像中提取出骨骼和關(guān)節(jié)的形態(tài)和位置信息，輔助醫(yī)生進(jìn)行骨折診斷、關(guān)節(jié)病變?cè)u(píng)估和手術(shù)規(guī)劃。精確的骨骼和關(guān)節(jié)分割能顯著提升骨科疾病的診斷、手術(shù)規(guī)劃和術(shù)后康復(fù)的效率。

譯

3.1.4 眼部影像分割

眼部影像分割實(shí)現(xiàn)從醫(yī)學(xué)影像中提取出眼部的不同結(jié)構(gòu)（如視網(wǎng)膜層、視盤、黃斑、血管等），輔助醫(yī)生進(jìn)行眼科疾病的早期診斷和治療，涉及從眼部影像（如眼底影像、OCT影像等）中自動(dòng)檢測(cè)和分割出眼部結(jié)構(gòu)。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，眼部影像分割的準(zhǔn)確性和效率顯著提高，為眼科疾病的診斷、治療規(guī)劃和療效評(píng)估提供了高效的工具。

譯

3.1.5 腎臟和泌尿系統(tǒng)分割

腎臟和泌尿系統(tǒng)分割是從醫(yī)學(xué)影像中提取出腎臟、膀胱和尿道等結(jié)構(gòu)，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病的早期診斷和治療規(guī)劃。用于從CT、MRI和超聲等影像中自動(dòng)提取和分割腎臟、膀胱、尿道及其他泌尿系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。這項(xiàng)技術(shù)在腎臟和泌尿系統(tǒng)疾病的診斷、手術(shù)規(guī)劃和療效評(píng)估中起著關(guān)鍵作用。

譯

3.1.6 乳腺影像分割

乳腺影像分割主要從乳腺X線、乳腺超聲、MRI等影像中自動(dòng)檢測(cè)和分割乳腺組織及其內(nèi)部的不同結(jié)構(gòu)和病變區(qū)域（如腫塊、鈣化點(diǎn)等），通過(guò)精確分割乳腺影像中的病變區(qū)域，減少誤診和漏診的概率，提高乳腺癌等疾病的診斷準(zhǔn)確性，輔助醫(yī)生進(jìn)行乳腺癌的早期診斷和治療。

譯

3.2 醫(yī)學(xué)影像配準(zhǔn)

醫(yī)學(xué)影像配準(zhǔn)是指將來(lái)自不同時(shí)間點(diǎn)、不同成像設(shè)備或不同模態(tài)的醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行空間或時(shí)間上的對(duì)齊和匹配，以實(shí)現(xiàn)精確的結(jié)構(gòu)或功能重疊，如圖3所示。其核心目標(biāo)是使得醫(yī)生能夠準(zhǔn)確比較和分析不同時(shí)間或不同來(lái)源的影像數(shù)據(jù)，從而支持精確地診斷、治療規(guī)劃和疾病監(jiān)測(cè)。

譯

圖3  腦部醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)[

4]

下載:  原圖 | 高精圖 | 低精圖

3.2.1 手術(shù)導(dǎo)航

配準(zhǔn)技術(shù)能夠準(zhǔn)確地定位腫瘤、重要組織結(jié)構(gòu)或器官的位置，幫助外科醫(yī)生避開(kāi)重要結(jié)構(gòu)、最小化損傷并確保手術(shù)的精確性。具體而言，將術(shù)前獲取的影像與實(shí)時(shí)手術(shù)中的患者解剖結(jié)構(gòu)對(duì)齊，幫助外科醫(yī)生精確定位和操作目標(biāo)區(qū)域，從而進(jìn)行精準(zhǔn)的手術(shù)操作和決策。

譯

3.2.2 疾病監(jiān)測(cè)

配準(zhǔn)技術(shù)通過(guò)將患者在不同時(shí)間點(diǎn)或不同成像設(shè)備下獲取的醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行精確對(duì)齊，實(shí)現(xiàn)疾病進(jìn)展的準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)和評(píng)估，包括腫瘤生長(zhǎng)、病灶擴(kuò)展等，以便醫(yī)生能夠準(zhǔn)確比較和分析病變的發(fā)展和治療效果，為疾病監(jiān)測(cè)和治療提供了強(qiáng)大的支持和工具。

譯

3.2.3 輔助放射治療

配準(zhǔn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)齊術(shù)前獲取的高分辨率影像與實(shí)時(shí)治療中的患者解剖結(jié)構(gòu)影像，能夠幫助放射腫瘤學(xué)家精確定位腫瘤靶區(qū)和正常組織，規(guī)劃和優(yōu)化放療劑量分布。這種精確配準(zhǔn)可以有效減少正常組織的輻射損傷，提高治療的精確性和安全性，同時(shí)支持治療效果的實(shí)時(shí)監(jiān)控和評(píng)估，為個(gè)性化放療治療方案的制定和優(yōu)化提供了重要的技術(shù)支持。

譯

3.3 醫(yī)學(xué)影像融合

醫(yī)學(xué)影像融合是一種將來(lái)自不同成像模態(tài)，如MRI、CT、PET、SPECT、超聲等的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行組合和集成的技術(shù)，目的是將各模態(tài)影像的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，提供更全面、精確的診斷和治療信息，如圖4所示。融合是在配準(zhǔn)基礎(chǔ)上，將對(duì)齊后的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，以提供更全面的信息，而配準(zhǔn)是一個(gè)基礎(chǔ)步驟，旨在將影像在空間上對(duì)齊。兩者常常結(jié)合使用，以實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的醫(yī)學(xué)影像分析和應(yīng)用。

譯

圖4  不同模態(tài)的腦部醫(yī)學(xué)圖像融合[

5]

下載:  原圖 | 高精圖 | 低精圖

3.3.1 綜合診斷

通過(guò)將來(lái)自不同成像模態(tài)的影像數(shù)據(jù)整合在一起，從而提供更全面、精確的診斷信息，提供綜合診斷信息。不同成像模態(tài)如CT、MRI、PET和SPECT等，各自有其優(yōu)勢(shì)和局限性，影像融合技術(shù)通過(guò)將這些影像數(shù)據(jù)結(jié)合在一起，發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)，彌補(bǔ)單一模態(tài)的不足。

譯

3.3.2 治療規(guī)劃

醫(yī)學(xué)影像融合在治療規(guī)劃中的應(yīng)用是通過(guò)將不同模態(tài)的影像數(shù)據(jù)整合在一起，提供更詳細(xì)和準(zhǔn)確的信息，以優(yōu)化治療方案、提高治療效果和減少副作用。

譯

3.4 基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)影像分析

聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過(guò)在不同設(shè)備或機(jī)構(gòu)本地訓(xùn)練模型并共享模型更新，而非原始數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和協(xié)同學(xué)習(xí)，如圖5所示。基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)影像分析在保護(hù)患者隱私、提高模型泛化能力和促進(jìn)跨機(jī)構(gòu)合作方面具有重要應(yīng)用。

譯

圖5  基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像分析樣例

下載:  原圖 | 高精圖 | 低精圖

3.4.1 保護(hù)患者隱私

基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)影像分析通過(guò)在各醫(yī)療機(jī)構(gòu)本地訓(xùn)練模型并僅共享模型更新，而不傳輸患者的原始數(shù)據(jù)，從而有效保護(hù)了患者隱私。這種方法確保了數(shù)據(jù)始終存儲(chǔ)在本地，避免了數(shù)據(jù)泄露和隱私侵犯的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)還能利用多中心的數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)作，提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。

譯

3.4.2 跨機(jī)構(gòu)協(xié)作

基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)影像分析通過(guò)在多個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)本地訓(xùn)練模型并共享模型參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了跨機(jī)構(gòu)的協(xié)作。這種方法既保護(hù)了患者隱私，又提升了模型的泛化能力。它允許不同醫(yī)院和研究機(jī)構(gòu)共同開(kāi)發(fā)高精度的醫(yī)學(xué)影像分析模型，如腫瘤檢測(cè)、器官分割和放射治療規(guī)劃，從而提高診斷和治療的準(zhǔn)確性和一致性，促進(jìn)個(gè)性化醫(yī)療和公共衛(wèi)生研究的發(fā)展。

譯

4 局限性與展望

醫(yī)學(xué)影像分析是臨床實(shí)踐中的關(guān)鍵組成部分，有助于現(xiàn)代醫(yī)學(xué)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。然而，在目前的實(shí)際應(yīng)用中，醫(yī)學(xué)影像的收集和標(biāo)注都存在一些問(wèn)題，限制了其進(jìn)一步發(fā)展和廣泛應(yīng)用。首先，醫(yī)學(xué)影像收集時(shí)存在不平衡的問(wèn)題，即異常影像與正常影像數(shù)量差別較大［

6］。這種不平衡會(huì)導(dǎo)致深度學(xué)習(xí)方法忽略不明顯或不常見(jiàn)的異常情況，降低其準(zhǔn)確性。其次，醫(yī)學(xué)影像的高質(zhì)量標(biāo)注依賴于專業(yè)醫(yī)學(xué)知識(shí)，導(dǎo)致標(biāo)注存在主觀性且標(biāo)注質(zhì)量有參差，使得訓(xùn)練出的基于深度學(xué)習(xí)方法的模型不夠準(zhǔn)確，削弱其應(yīng)用性。針對(duì)這些問(wèn)題，雖然生成式、無(wú)監(jiān)督和半監(jiān)督方法可以利用無(wú)標(biāo)記或弱標(biāo)記的數(shù)據(jù)，減少對(duì)高質(zhì)量標(biāo)注的依賴，但這些方法進(jìn)一步的應(yīng)用還需要不斷地探索和實(shí)踐。此外，訓(xùn)練多模態(tài)模型需要獲取患者的敏感信息，以豐富模型提取的特征，但這帶來(lái)了患者隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。盡管聯(lián)邦學(xué)習(xí)通過(guò)在多個(gè)機(jī)構(gòu)之間共享模型而不共享數(shù)據(jù)，保護(hù)了患者隱私，一定程度上可以緩解該風(fēng)險(xiǎn)，但怎樣保證各客戶端的數(shù)據(jù)統(tǒng)一、模型參數(shù)更新的一致性并減少溝通成本，仍需要研究者們做出更大的努力。展望未來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用仍有巨大的潛力和發(fā)展空間，需要通過(guò)不斷的技術(shù)創(chuàng)新和實(shí)踐探索，充分挖掘深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像分析中的作用，為醫(yī)療診斷和治療提供更強(qiáng)有力的支持。

譯

5 結(jié)語(yǔ)

深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，給醫(yī)學(xué)影像分析提供了強(qiáng)大的工具，促進(jìn)了醫(yī)學(xué)影像分析技術(shù)在近年來(lái)的發(fā)展并且取得了顯著的進(jìn)步，使得這一領(lǐng)域的應(yīng)用更加廣泛和精確。然而，技術(shù)的進(jìn)步也伴隨著挑戰(zhàn)，諸如數(shù)據(jù)不平衡、高質(zhì)量標(biāo)注的依賴、多模態(tài)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)等問(wèn)題，仍需深入研究和有效解決。盡管如此，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)增強(qiáng)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、多模態(tài)融合、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)的持續(xù)探索，醫(yī)學(xué)影像分析的未來(lái)充滿了希望。不斷優(yōu)化和創(chuàng)新將不僅可以提升診斷和治療的準(zhǔn)確性和效率，也將推動(dòng)醫(yī)療行業(yè)朝著智能化、個(gè)性化和高效化方向發(fā)展。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的深入，醫(yī)學(xué)影像分析必將為現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的發(fā)展作出更大貢獻(xiàn)，從而改善患者的健康和生活質(zhì)量。

譯

參考文獻(xiàn)

1

LECUN Y, BOTTOU L. Gradient-based learning applied to document recognition[J]. Proceedings of the IEEE, 1998, 86(11): 2278-2324. [百度學(xué)術(shù)] 

3

MA J, HE Y T, LI F F, et al. Segment anything in medical imag-es[J]. Nature Communications, 2024, 15(1): 654. [百度學(xué)術(shù)] 

4

余升林, 吳彤, 葛明鋒, 等. 循環(huán)一致性的無(wú)監(jiān)督可變形圖像配準(zhǔn)方法[J]. 計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào), 2023, 35(4): 516-524. [百度學(xué)術(shù)] 

5

黃渝萍, 李偉生. 醫(yī)學(xué)圖像融合方法綜述[J]. 中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào), 2023, 28(1): 118-143. [百度學(xué)術(shù)] 

6

左艷, 黃鋼, 聶生東. 深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像智能處理中的應(yīng)用與挑戰(zhàn)[J]. 中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào), 2021, 26(2): 305-315. [百度學(xué)術(shù)] 

相關(guān)知識(shí)

深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用與展望
影像組學(xué)：醫(yī)學(xué)影像的深度分析技術(shù)
基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別技術(shù)在醫(yī)療診斷中的應(yīng)用研究
深度學(xué)習(xí)中的圖像識(shí)別技術(shù)及其在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用
“深度學(xué)習(xí)醫(yī)療影像：AI在疾病早期篩查中的革新突破與未來(lái)展望”
醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的進(jìn)展與未來(lái)展望
基于深度學(xué)習(xí)的智能醫(yī)療影像分析與病灶定位研究.pptx
圖像識(shí)別技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用與前景展望
淺析醫(yī)學(xué)影像技術(shù)與醫(yī)學(xué)影像診斷的關(guān)系
電生理技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像學(xué)中的應(yīng)用.pptx

網(wǎng)址: 深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用與展望 http://m.u1s5d6.cn/newsview1738042.html