基于深度学习对前列腺及前列腺癌MRI分割的研究进展
朱静逸1
李海庆2
金倞3
耿道颖4
1.复旦大学工程与应用技术研究院,上海2004332.复旦大学附属华山医院3.复旦大学附属华山医院;复旦大学上海医学院4.复旦大学工程与应用技术研究院,上海200433;复旦大学附属华山医院;复旦大学上海医学院
摘要：前列腺癌的早期诊断有助于提高治愈率以及病人生存率.随着人工智能(AI)技术的逐渐成熟,计算机辅助诊断前列腺癌的技术也在迅速发展,然而将其常规用于临床仍然存在许多挑战.对常用的前列腺MRI公开数据集进行了系统梳理,并对基于卷积神经网络(CNN)、U-Net、分辨率增强方法、对抗生成(GAN)和Transformer技术的前列腺及前列腺癌病灶分割方法最新进展予以综述.
关键词：前列腺癌深度学习磁共振成像计算机辅助诊断图像分割算法
分类号：R445.2(诊断学)R737.25(泌尿生殖器肿瘤)
论文发表日期：2023-05-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 322-325,332 )
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