深度學習在醫學影像的三大類項目應用
醫學影像的分類
醫學影像的檢測
醫學影像的分割
關于數據方面的補充

深度學習在醫學影像的應用項目目前主要幾種在三個方面：分類、檢測和分割。下面我就我所接觸的這三個方面所用的一些方法以及一些經驗進行闡述
醫學影像的分類
常見的應用場景就是分類有沒有某一類疾病？比如通過胸片判斷該胸片是否有塵肺，等一系胸部疾病。最熱門的就是大佬吳恩達曾經發布了一個大型數據集，14類胸部疾病的分類數據集ChestX-ray14。
關于網絡，在分類方面，如果顯存等方面壓力不大的情況下，可以主推Inception V3。

醫學影像的檢測
常見的檢測類項目就是，疾病在哪里？比如醫學界AI入門項目，肺結節檢測。就是檢測肺部哪里有結節。公開數據集也很多，曾經阿里舉辦過天池大賽、以及kaggle、Luna16等。
關于算法，肺結節檢測屬于CT項目，也即3D數據，需要用三維信息，前后信息具有關聯性。因此可能需要采用三維網絡，也可以先二維再三維。推薦一個好的項目方案。其實公開的資料很多，只要肯動手。
關于網絡方面，目標檢測類可以學習R-CNN系列和YOLO、SDD系列。現在最新的一些算法也基本上是在這兩大系列上改進創新的。

醫學影像的分割
分割項目多應用在器官的分割，比如心臟分割、腎臟分割、肝臟分割以及腦分割，這些器官類的分割，都一些公開的比賽。這些項目多集中在CT和MR這種3d數據。
所用網絡也基本上是基于unet進行的改進，unet算是醫學影像分割網絡的鼻祖。
對于三維數據，所以網絡一般用基于unet的3d網絡。分享一個好的知乎文：圖像分割的U-Net系列方法

關于數據方面的補充
對醫學影像感興趣的伙伴，可以關注grand challenges網站，上面收集了超全的比賽，可以注冊參賽、獲取數據、跟著大佬打怪等。

PS：太久沒更新了，詞不達意的地方見諒哈
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作者：萌面女xia?
來源：CSDN?
原文：https://blog.csdn.net/dcxhun3/article/details/90643786?
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习在医学影像的三大类项目应用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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