最新《医学图像深度语义分割》综述论文

2020 年 6 月 7 日 专知


语义图像分割任务包括将图像的每个像素分类为一个实例,其中每个实例对应一个类。这个任务是场景理解或更好地解释图像的全局上下文概念的一部分。在医学图像分析领域,图像分割可用于图像引导干预、放疗或改进的放射诊断。本综述将基于深度学习的医学和非医学图像分割解决方案分为六大组:深度架构、基于数据合成、基于损失函数、排序模型、弱监督和多任务方法,并对每一组的贡献进行全面综述。然后,针对每一组,我们分析了每一组的不同,并讨论了当前方法的局限性和未来语义图像分割的研究方向。


https://arxiv.org/pdf/1910.07655.pdf



专知便捷查看

便捷下载,请关注专知公众号(点击上方蓝色专知关注)

  • 后台回复“DSSM” 可以获取《最新《医学图像深度语义分割》综述论文》专知下载链接索引

专知,专业可信的人工智能知识分发,让认知协作更快更好!欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai,获取5000+AI主题干货知识资料!
欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群,获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询
点击“阅读原文”,了解使用专知,查看获取5000+AI主题知识资源
登录查看更多
0

相关内容

最新《深度多模态数据分析》综述论文,26页pdf
专知会员服务
292+阅读 · 2020年6月16日
元学习(meta learning) 最新进展综述论文
专知会员服务
275+阅读 · 2020年5月8日
零样本图像识别综述论文
专知会员服务
56+阅读 · 2020年4月4日
专知会员服务
197+阅读 · 2020年3月6日
 图像内容自动描述技术综述
专知会员服务
84+阅读 · 2019年11月17日
最新《动态网络嵌入》综述论文,25页pdf
专知
31+阅读 · 2020年6月17日
零样本图像识别综述论文
专知
20+阅读 · 2020年4月4日
【综述】生成式对抗网络GAN最新进展综述
专知
57+阅读 · 2019年6月5日
最新《生成式对抗网络GAN进展》论文
专知
94+阅读 · 2019年4月5日
A Survey on Bayesian Deep Learning
Arxiv
59+阅读 · 2020年7月2日
A Survey on Edge Intelligence
Arxiv
48+阅读 · 2020年3月26日
An Analysis of Object Embeddings for Image Retrieval
Arxiv
4+阅读 · 2019年5月28日
Arxiv
4+阅读 · 2019年4月17日
Arxiv
4+阅读 · 2017年11月13日
Arxiv
5+阅读 · 2016年10月24日
VIP会员
相关VIP内容
相关论文
A Survey on Bayesian Deep Learning
Arxiv
59+阅读 · 2020年7月2日
A Survey on Edge Intelligence
Arxiv
48+阅读 · 2020年3月26日
An Analysis of Object Embeddings for Image Retrieval
Arxiv
4+阅读 · 2019年5月28日
Arxiv
4+阅读 · 2019年4月17日
Arxiv
4+阅读 · 2017年11月13日
Arxiv
5+阅读 · 2016年10月24日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员