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在过去的几年中,深度学习和医学的交叉领域取得了快速的发展,特别是在医学图像的解译方面。在本文中,我描述了三个关键方向,为医学图像解释的深度学习技术的发展提出了挑战和机遇。首先,我讨论了专家级医学图像解译算法的发展,重点是用于低标记医学数据设置的迁移学习和自监督学习算法。其次,我讨论了高质量数据集的设计和管理以及它们在推进算法发展中的作用,重点是使用有限的手动注释的高质量标记。第三,我讨论了真实世界的评估医学图像算法的研究,系统地分析了在临床相关分布变化下的性能。总之,这篇论文总结了关键贡献和见解,在这些方向与关键应用跨医学专业。

https://searchworks.stanford.edu/view/13876519

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